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传统的人工智能模型，比如早期的文本处理模型，只能理解和处理文本信息。这些模型的核心是数学运算，它们需要将所有输入转换为数字才能进行处理。当我们尝试直接输入图片时，模型就会出现错误或无法处理的情况，因为它们不知道如何将视觉信息转换为可以理解的数字形式。
要让AI理解图像，首先需要将图像转换为数字形式。每张图片都是由无数个像素点组成的，每个像素点包含红绿蓝三个颜色通道的数值，范围从0到255。通过这种方式，一张彩色图片可以完全转换为一个三维的数字矩阵，这样图像就变成了计算机可以处理的数字信息。
为了处理图像，我们需要专门的视觉编码器。视觉编码器通常采用卷积神经网络或者视觉变换器的架构。它的工作原理是将输入的原始像素图像，通过多层神经网络的处理，逐步提取出越来越高级的视觉特征。从最初的边缘、纹理等低级特征，到后来的形状、对象等高级语义特征，最终将整张图像转换为一个包含丰富语义信息的特征向量。
多模态融合是大模型理解图像的关键机制。系统包含视觉编码器和文本编码器两个组件，分别将图像和文本转换为特征向量。这些特征向量会在统一的语义空间中进行对齐和融合。注意力机制让模型能够关注图像中与文本描述相关的特定区域，实现跨模态的信息交互。通过这种方式，模型可以同时理解视觉信息和语言信息，并建立它们之间的关联。
多模态大模型的训练是一个复杂的过程，主要包含三个关键阶段。首先是图像-文本对比学习阶段，模型学习将相匹配的图像和文本在特征空间中拉近，不匹配的推远，建立基础的视觉-语言关联。接下来是图像描述生成训练，让模型学会根据图像内容生成准确的文字描述。最后是视觉问答训练，提升模型对图像内容的理解和推理能力。通过这三个阶段的训练，模型逐步学会理解图像和语言之间的复杂关系。