人民网北京1月30日电 1月28日，智源多模态大模型成果“通过预测下一个词元进行多模态学习的多模态大模型”上线国际顶级学术期刊《自然》。这是我国科研机构主导的大模型成果首次在《自然》正刊发表。

　　2018年以来，GPT采用“预测下一个词元（Next-token prediction，NTP）”的自回归路线，实现了语言大模型重大突破，开启了生成式人工智能浪潮。“预测下一个词元”彻底改变了语言模型，促成了如ChatGPT等突破性成果，并引发了关于通用人工智能（AGI）早期迹象的讨论。然而，其在多模态学习中的潜力一直不甚明朗。多模态模型主要依赖对比学习、扩散模型等专门路线，自回归路线是否可以作为通用路线统一多模态？一直是未解之谜。

　　智源此次提出的Emu3模型，基于“预测下一个词元”的全新多模态模型，将图像、文本和视频统一离散化到同一个表示空间中，并从零开始，在多模态序列混合数据上联合训练一个单一的Transformer架构。这项成果表明，只采用自回归路线，就可以统一多模态学习，训练出优秀的原生多模态大模型。

　　《自然》编辑点评，Emu3仅基于“预测下一个词元”，实现了大规模文本、图像和视频的统一学习，其在生成与感知任务上的性能可与使用专门路线相当，这一成果对构建可扩展、统一的多模态智能系统具有重要意义。