“多模态人工智能模型旨在处理和理解不同类型的数据，例如文本、图像和音频。为了适应新的数据类型，这些模型采用了多种技术，包括特征提取、在多样数据集上进行预训练和微调。最初，模型使用包含多种数据模态的大型数据集进行训练。例如，一个模型可能接触到图像及其对应文本描述的配对。这有助于模型学习不同信息形式之间的关系。
当引入新的数据类型时，可以通过几种方式更新模型。一种常见的方法是微调，在这种方法中，模型在一个较小的、专业化的数据集上重新训练，该数据集包含新的数据类型。例如，如果一个模型最初支持文本和图像，并加入了新类型的视频，开发者可以收集包含注释的视频数据集，并对现有模型进行微调以适应这一新输入。这种方法帮助模型调整其参数，以更好地理解和生成基于额外数据的响应。
另一种策略是采用模块化架构。在这种设计中，可以添加或修改不同的组件而无需重新训练整个模型。例如，你可以有一个文本编码器和一个图像编码器，它们保持不变，同时引入一个新的视频编码器。这种模块化方法确保模型能够在维持效率的同时增强能力，使开发者能够在不全面改造整个系统的情况下将其适应于各种应用。”