随着 GPT-4 等多模态大模型持续精进，生成模型领域还能如何「另辟蹊径」？
2023-05-12 阅读 30
在生成模型领域，未来的发展方向可能会包括以下几个方面：
1. 多模态生成：随着多模态数据的增加，将图像、音频等多种形式的数据与自然语言结合起来，进行多模态生成，可以让生成的内容更加丰富和生动。
2. 可控生成：通过对生成模型的输入进行控制，可以实现更加精细的生成，比如指定生成内容的情感色彩、风格等，从而满足不同场景下的需求。
3. 零样本生成：在没有大量标注数据的情况下，通过少量的样本和先验知识，让生成模型能够生成符合要求的内容，这可以大大降低数据标注的成本。
4. 长文本生成：目前的生成模型往往只能生成短文本，对于长文本的生成能力还有待提高。未来可以通过更加复杂的结构和算法，实现更加长、更加复杂的文本生成。
5. 联邦学习：联邦学习可以在保护数据隐私的前提下，利用分布式的数据进行模型训练，从而提高模型的性能和泛化能力。在生成模型领域，联邦学习可以用于多模态数据的训练和生成。
更新于 2023年05月17日
