多模态预训练大模型(OmModel)是基于大规模自监督学习的多模态人工智能算法，融合语言和视觉模态理解，实现下一代认知域人工智能应用场景落地。已完成基于行业的亿级图片、万级视频、十亿级图文大规模预训练，实现用更小的标注样本数量，融合更多的模态信息，获得更为准确的AI模型，性能国际先进。
技术特性
多模态大模型
基于大规模自监督学习技术，已经完成在在上亿图片、数万小时视频和50亿字符上的大规模多模态数据，具有强大多模态认知理解能力。
小样本学习能力
利用多模态协同学习算法，实现基于入门级别标注数据进行快速AI建模，降低人工智能算法的拥有成本。
多模态融合技术
通过收到信息算法进行多模态学习，从向量空间融合各类模态数据，实现多媒体场景下信息融合分析、关联检索、异常发现等核心技术。
