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多模态大模型无法进行迁移学习，因为它们是针对特定任务设计的。
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在多模态大模型中，不同模态的信息通常在早期阶段就融合在一起。
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多模态学习总是需要大量的标注数据，且每个模态的数据都必须配对和标注。
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多模态大模型的设计通常包括专门的层或分支来独立处理每种模态的数据。
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在多模态大模型中，通常不需要对不同模态的数据进行预处理或单独的特征提取。
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多模态大模型可以同时处理和分析来自不同数据源的信息。
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多模态大模型在设计时不需要考虑模态间的权重平衡，因为所有模态都是平等重要的。
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在多模态大模型中，增加模态的数量不会增加模型的复杂性和计算成本。
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多模态大模型可以自然地处理模态之间的不一致性，例如将文本描述与相应的图像匹配。
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多模态大模型的训练过程比单一模态模型更容易，因为需要考虑的数据类型更少。
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多模态大模型在处理图像和文本数据时，通常会使用两个完全独立的神经网络分支。
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