多模态大模型，如谷歌的bert（bidirectional encoder representations from transformers）或facebook的transformer系列，在处理文本和图像数据时，需要准确地获取坐标信息。这通常涉及到以下几个步骤：
1. 标注数据的坐标：在训练之前，需要对数据进行标注，明确每个对象的位置。这可以通过手动标注或者使用已有的标注工具完成。例如，如果数据集包含图片和对应的文本描述，那么需要在图片中标记出文本的位置，或者在文本描述中标记出图片中的对象位置。
2. 使用预训练模型：许多现代的多模态大模型，如bert，已经包含了一些用于处理坐标信息的预训练组件。这些组件可以帮助模型理解并处理坐标信息。
3. 调整模型架构：根据任务的需求，可能需要对模型的架构进行调整，以便更好地处理坐标信息。例如，如果任务是预测图片中的文本位置，那么可能需要增加一个专门用于处理文本和图片之间关系的模块。
4. 训练和优化：在训练过程中，需要不断调整模型的参数，以使其能够准确地处理坐标信息。这可能包括调整模型的结构、学习率、正则化等。
5. 验证和测试：在模型训练完成后，需要进行验证和测试，以确保模型能够正确地处理坐标信息。这可以通过交叉验证、超参数调优等方式实现。
6. 持续迭代：由于多模态大模型的复杂性，可能需要多次迭代才能达到满意的效果。在这个过程中，可能需要不断地调整模型的结构和参数，以适应不同的任务和数据。
总之，获取准确的坐标信息对于多模态大模型来说是非常重要的。通过上述步骤，可以有效地实现这一目标。
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