知识的深度融合

知识融合旨在通过整合来自不同数据源和知识领域的信息，以丰富模型的表示能力和决策能力。首先，目前的大模型主要针对单一领域或单一模态的数据进行训练和应用，例如NLP领域的BERT模型和CV领域的ViT模型等。然而在现实世界中，文本、图像、音频等多种信息往往是相互关联的，单一模态的信息很难满足复杂场景的需求[10]。因此，伴随CV、语音识别等技术的不断发展，未来的大模型将会更加注重多模态融合，即处理不同模态的数据，实现多模态信息的融合和交互。这种多模态融合的能力使得大模型能够更好地理解和处理复杂的信息。此外，可考虑将大模型技术与外部知识库相结合，以进一步提升模型的理解能力和应用广度。这意味着模型不仅可以利用其内部的语言模式和统计信息，还可以结合外部的结构化知识来进行推理和决策，从而更好地应对现实世界中的复杂问题。更重要的是，外部知识还可以增强大模型的泛化能力。