制作多态大模型，需要克服那些技术难题？

制作多态大模型是当前人工智能领域的一个前沿课题，它旨在构建具有广泛适应性和高度灵活性的模型，以应对不同领域和任务的挑战。然而，要实现这一目标，我们需要克服许多技术难题。在解决这些难题的过程中，何晓东先生提出了一些独到的见解和观点，为制作多态大模型指明了方向。

在多模态大模型的研究中，我们面临着几个技术难点。首先，我们需要确定在哪个层次上进行多模态融合的目的。仅仅为了赋予语言模型多模态功能是不够的，因为这可以通过简单地调用另一个模型来实现。例如，如果我们让一个语言模型调用Midjourney模型来绘制图像，虽然从任务层面上看似乎能完成多种任务，但在模型层面上，这两个模型是分离的，无法实现多模态智能的涌现。

之所以大模型受到关注并引发热议，并非仅仅因为它的规模庞大，而是因为人们开始意识到了它的智能"涌现"。在过去的机器学习算法中，随着模型规模增大，边际效益逐渐减小，即效果的提升越来越小。但现在人们发现，当模型大小超过数百亿后，它的边际效益开始递增，这导致了突然间效果的显著提升，被称为智能的"涌现"。因此，"涌现"是大模型最令人着迷的地方。

如果我们希望在多模态层次上看到智能的涌现，那么意味着我们需要在底层将语言和视觉结合起来。只有在最底层的结合才能出现智能的涌现。换句话说，我们需要构建一个稠密的多模态大模型，才能实现这种涌现。

第二个问题是，当模型变得更加智能时，从哪个层次开始变得智能？我们常说一图胜千言，因此相对于"图生文"，"文生图"是一个更具挑战性的多模态任务。给予机器简短的文字描述，让它生成图像，需要机器具备极高的想象力。

例如，用"文生图"模型绘制一只鸟，面对粗略的描述，AI可以自动补充细节，不仅要整体上对得上，还需要局部细节也匹配。难点在于，原始的视觉信号仅仅是像素点，而语言信号最初只是单词或字符，二者很难对齐，层次结构也不同，因此我们需要找到一个适当的层次，使多模态信息能够对齐。目前看来，如果多模态模型要变得智能，这种智能将出现在语义层面上。我们在2017年底参加了微软的"颠覆性技术展望"（Disruptive Technology Review）会议，并向纳德拉及其管理团队进行了关于以文字驱动视觉内容生成的工作的专题报告。

总而言之，制作多态大模型是一个复杂而充满挑战的任务，但也为我们带来了巨大的机遇和潜力。通过克服技术难题，并秉持着何晓东先生所强调的理念，我们可以打造出更加灵活、适应性更强的模型，为各个领域带来创新和突破。相信不久的将来，多态大模型将成为人工智能发展的重要引擎，为我们创造更加智能和高效的世界。