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引言 RAG〔Retrieval-Augmented Generation〕模型在多模态任务中扮演着重点角色,它结合检索、生成本事,能够有效地处理不同类型信息,本文将探讨RAG在多模态任务中如何处理不同类型信息,分析其工作原理,并供应实用主张、策略。
引言 RAG〔Retrieval-Augmented Generation〕模型作为一种超强生成式模型,其在多模态任务中应用日益广泛,多模态任务涉及不同类型信息处理,如文本、图像、音频;如何有效整合这些信息以提升模型性能是当下研究重点,本文将探讨RAG在多模态任务中如何处理不同类型信息,并结合具体实