培训主题
本次培训聚焦于多模态大模型，深入剖析其定义、应用、架构、训练以及未来发展等多个方面，旨在帮助学员全面系统地掌握多模态大模型的核心要点与最新动态。
培训目标
通过本次培训，学员将能够：
1准确理解多模态大模型的基本概念与核心特性。
2熟悉常见的免费可用的图像生成、视频生成大模型及其特点。
3深入掌握多模态大模型的架构组成，包括模态编码器、输入投影器等关键组件。
4清晰了解多模态大模型的训练方法与流程。
5对多模态大模型在各领域的应用有全面认识，并能结合实际场景进行思考与探索。
6展望多模态大模型的未来发展趋势，为后续学习与应用奠定坚实基础。
培训受众
本次培训适合对人工智能、多模态技术感兴趣的人员，包括但不限于技术人员、研究人员、企业决策者等。无论您是希望深入了解多模态大模型技术原理的专业人士，还是想要探索其在业务中应用可能性的管理者，都能从本次培训中获得有价值的知识与启发。
培训提纲
（一）多模态大模型概述
1定义与特点
1.1多模态大模型的基本概念
1.2多模态融合的优势与意义
2发展现状与趋势
2.1当前多模态大模型的发展阶段
2.2未来发展趋势展望
（二）多模态大模型的应用领域
1. 图像生成
1.1常见的免费图像生成大模型介绍（文心一格、通义万相等）
1.2图像生成在设计、广告、娱乐等领域的应用案例
2视频生成
2.1免费视频生成大模型 overview（即梦、智谱清影等）
2.2视频生成在影视制作、教育、营销等方面的应用实践
3其他应用领域
3.1在自动驾驶、智能教育、医疗健康等领域的潜在应用与探索
（三）多模态大模型的架构与训练
1架构组成
1.1模态编码器（Modality Encoder, ME）
1.2输入投影器（Input Projector, IP）
1.3LLM 主干（LLM Backbone）
1.4输出投影器（Output Projecter, OP）
1.5模态生成器（Modality Generator, MG）
2训练方法
2.1多模态预训练策略与技术
2.2常见的视觉大模型及其测评集得分解读（VQAv2、GQA 等）
2.3如何利用测评结果指导模型优化与应用
（四）多模态大模型的未来发展
