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文心大模型4.5实现多模态联合建模主要依赖于其采用的几项关键技术，这些技术共同协作，使得模型能够对文字、图片、音频、视频等多种内容形式进行综合理解。 首先，FlashMask动态注意力掩码技术起到了关键作用。它加速了大模型灵活注意力掩码的计算，有效提升了长序列建模能力和训练效率。这一技术优化了长文处理能力和多轮交互表现，为模型在处理复杂、多样的模态信息时提供了更强的计算能力。 其次，多模态异构专家扩展技术根据模态特点构建了模态异构专家，并结合自适应模态感知损失函数，解决了不同模态梯度不均衡的问题。这有助于提升多模态融合能力，使得模型能够更好地整合和处理来自不同模态的信息。 此外，时空维度表征压缩技术在时空维度对图片和视频的语义表征进行了高效压缩，这大幅提升了多模态数据训练效率，并增强了从长视频中吸取世界知识的能力。这一技术使得模型在处理视频等包含丰富时空信息的模态时更加得心应手。 综上所述，文心大模型4.5通过采用FlashMask动态注意力掩码、多模态异构专家扩展以及时空维度表征压缩等关键技术，实现了多模态联合建模。这些技术共同协作，使得模型具备了优秀的多模态理解能力，能够对多种内容形式进行综合理解，为人工智能领域的发展做出了重要贡献。 |
