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在NLP领域，大型语言模型（LLM）已经成功地在各种自然语言任务中充当通用接口。只要我们能够将输入和输出转换为文本，就能使得基于LLM的接口适应一个任务。举例而言，摘要任务输入文档，输出摘要信息。所以，我们能够将输入文档馈入摘要型语言模型，并生成摘要。尽管LLM在NLP任务中取得了成功的应用，但研究人员仍努力将其原生地用于图像和音频等多模态数据。作为智能的基本组成部分，多模态感知是实现通用人工智能的必要条件，无论是对于知识获取还是与现实世界打交道。更重要的是，解锁多模态输入能够极大地拓展语言模型在更多高价值领域的应用，比如多模态机器人、文档智能和机器人技术。因此，微软团队在论文《Languag

在NLP领域，大型语言模型（LLM）已经成功地在各种自然语言任务中充当通用接口。只要我们能够将输入和输出转换为文本，就能使得基于LLM的接口适应一个任务。举例而言，摘要任务输入文档，输出摘要信息。所以，我们能够将输入文档馈入摘要型语言模型，并生成摘要。尽管LLM在NLP任务中取得了成功的应用，但研究人员仍努力将其原生地用于图像和音频等多模态数据。作为智能的基本组成部分，多模态感知是实现通用人工智能的必要条件，无论是对于知识获取还是与现实世界打交道。更重要的是，解锁多模态输入能够极大地拓展语言模型在更多高价值领域的应用，比如多模态机器人、文档智能和机器人技术。因此，微软团队在论文《Languag