邊側(cè)大模型在多模態(tài)應(yīng)用場(chǎng)景中的核心技術(shù)通常包括深度學(xué)習(xí)、特別是transformer架構(gòu)的使用，以及大規(guī)模數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)技術(shù)。這些模型通過在大量數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到了通用的特征表示，從而能夠適應(yīng)多樣化的任務(wù)和應(yīng)用

核心技術(shù)

深度學(xué)習(xí)：邊側(cè)大模型依賴于深度學(xué)習(xí)，尤其是transformer架構(gòu)，這一架構(gòu)能夠處理序列數(shù)據(jù)，并且已經(jīng)在多種AI應(yīng)用中證明了其有效性。

預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)：這些模型通過在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到了通用的特征表示，這使得它們能夠適應(yīng)多樣化的任務(wù)和應(yīng)用。微調(diào)階段則針對(duì)特定的任務(wù)或領(lǐng)域使用較小的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以進(jìn)一步提升模型的性能。

多模態(tài)融合：邊側(cè)大模型需要能夠?qū)⒉煌�模態(tài)（如文本、圖像、音頻等）的信息融合在一起，以便更全面地理解環(huán)境和服務(wù)用戶。

技術(shù)難點(diǎn)

計(jì)算資源限制：邊側(cè)設(shè)備通常具有較少的計(jì)算資源和存儲(chǔ)空間，因此如何在有限的資源下進(jìn)行高效的訓(xùn)練和推理是一個(gè)主要的挑戰(zhàn)。

模型壓縮與優(yōu)化：為了適應(yīng)端側(cè)設(shè)備，研究者需要開發(fā)模型壓縮和優(yōu)化技術(shù)，以減少模型大小和推理時(shí)間，同時(shí)盡量保持較高的性能。

能耗與延遲：在移動(dòng)設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中，模型的能耗和響應(yīng)時(shí)間是關(guān)鍵指標(biāo)，需要特別的算法和硬件設(shè)計(jì)來優(yōu)化。

數(shù)據(jù)隱私與安全：邊側(cè)模型直接處理用戶數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)隱私和安全成為一個(gè)重要考量

泛化與適應(yīng)能力：盡管預(yù)訓(xùn)練可以提供強(qiáng)大的通用特征表示，但邊側(cè)模型仍需具備在新的域和任務(wù)上快速適應(yīng)的能力，這要求模型具有一定的泛化能力。

應(yīng)用場(chǎng)景

多模態(tài)通常涉及到將圖像、文本、語音等多種類型的信息進(jìn)行處理和分析，以提供更豐富、更直觀的交互體驗(yàn)和更高的決策效率。以下是一些具體的應(yīng)用場(chǎng)景：

智能助手：邊側(cè)大模型可以使智能助手可以實(shí)現(xiàn)對(duì)會(huì)議/對(duì)話內(nèi)容記錄整理，關(guān)鍵信息提取和分析，語氣語調(diào)分析，實(shí)時(shí)字幕/AI同聲傳譯等，有效提高會(huì)議的工作效率。

智能助手

自動(dòng)駕駛：在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，邊側(cè)大模型有助于車輛理解周圍環(huán)境，通過結(jié)合攝像頭捕獲的圖像、雷達(dá)信號(hào)以及地圖和導(dǎo)航信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)路況的準(zhǔn)確判斷和駕駛決策。

自動(dòng)駕駛

醫(yī)療診斷：醫(yī)療行業(yè)可以利用邊側(cè)大模型分析醫(yī)療影像（如X光片、CT掃描）和患者的電子病歷，幫助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷和治療建議。

醫(yī)療診斷

智能家居：智能家居系統(tǒng)可以通過邊側(cè)大模型理解用戶的行為和需求，實(shí)現(xiàn)對(duì)家庭設(shè)備的智能控制，如調(diào)節(jié)室內(nèi)溫度、控制照明、安防監(jiān)控等。

智能家居

新零售：在新零售領(lǐng)域，邊側(cè)大模型可以通過分析攝像頭的監(jiān)控視頻和顧客的移動(dòng)路徑，商店可以優(yōu)化貨架布局，提高銷售額。

新零售

工業(yè)檢測(cè)：在工業(yè)生產(chǎn)線上，邊側(cè)大模型可以用于產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)，通過分析機(jī)器拍攝的圖像和視頻，自動(dòng)檢測(cè)產(chǎn)品的缺陷和瑕疵，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

工業(yè)檢測(cè)

教育應(yīng)用：在教育領(lǐng)域，邊側(cè)大模型可以為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，例如，通過分析學(xué)生的答題情況、面部表情和語音反饋，教育應(yīng)用可以實(shí)時(shí)調(diào)整教學(xué)內(nèi)容和難度，提高學(xué)習(xí)效果。

教育應(yīng)用