多模态预训练是一种数据预处理方法，使用多种形式的数据来提取有意义的信息。这可以应用于自然语言处理（NLP）任务以及计算机视觉任务。它有助于通过利用来自不同来源（例如图像和文本）的未标记数据，从有限的训练数据集中训练深度学习模型。在这些情况下，模型可以从这些不同类型的数据中学习，从而有可能减少所需的训练数据量并改善结果。
在 NLP 中，多模态预训练可用于创建通用语言理解模型，例如 BERT 和 GPT-2。这些模型可以通过组合文本、图像等的表示来学习不同句子和上下文的语言结构，以及单词之间的关系。这有助于模型理解单词的含义以及它们在不同上下文中的使用方式，以便提供更好的预测或生成更有意义的自然语言。
在计算机视觉中，多模态预训练可用于帮助模型学习常见的视觉线索，例如形状、纹理和颜色。这有助于模型识别场景中的对象并将它们分类为更大上下文的一部分。通过组合不同形式的数据，模型可以了解场景中不同元素如何相互连接，以确保准确的预测。
通过使用多模态预训练，可以从有限的训练数据中更有效地训练深度学习模型。这反过来又可以减少训练时间并提高整体模型性能。
