多模态与大模型之间的关系是相辅相成的。多模态是指一种数据输入方式，它结合了多种类型的数据，如文本、图像、音频等。而大模型则是一种深度学习技术，它可以处理大量的数据并从中学习到有用的信息。
在多模态领域，大模型可以用于理解和生成各种类型的数据。例如，一个多模态模型可以同时理解一段文本和一张图片，然后根据这些信息生成一个新的文本或图像。这种能力使得大模型在许多应用中都非常有用，如机器翻译、图像识别、情感分析等。
另一方面，大模型也可以支持多模态任务。例如，一个大型的神经网络模型可以被训练来同时理解文本和图像，然后根据这些信息生成新的文本或图像。这种能力使得大模型在许多应用中都非常有用，如内容推荐、广告定向等。
总的来说，多模态与大模型之间的关系是互补的。大模型可以处理多种类型的数据，而多模态则可以利用大模型的能力来理解和生成各种类型的数据。这种关系使得大模型在许多应用中都非常有用，并且推动了多模态技术的发展。
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