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多模态基础大模型技术白皮书
多模态基础大模型技术是一种综合多种基础模型，以同步构建多模态数据，形成一个使用各种属性提取技术，可以支持细粒度查询，准确建模复杂数据关系，从而达到提升智能数据挖掘以及推理能力的技术。它的核心思想是通过自动学习的方法，构建一种正交的多模态基础大模型，实现多模态数据的抽取和建模，识别出复杂数据中的有价值的模式，可以应用于搜索、决策、推理等方面，从而提供最准确、高效可靠的结果。
它高效地利用多源数据，尤其是复杂多层次的、非结构化的多媒体数据，抽取关键特征，聚类特征和联系特征，构建有解释性的模型，解决复杂数据挖掘问题，让智能系统得以变得更加稳定和可靠，具备更强的能力去解决复杂的推理和决策问题。