**Fashion-MNIST**：时尚产品的数据集，Random Erasing Data Augmentation的创新在其中大放异彩，帮助提升模型对时尚细节的敏感度。此外，NLP领域有IMDB Reviews、Twenty Newsgroups等数据集，它们各自在情感分析、新闻文本处理等方面展示了SOTA技术。
在有监督（supervise）的机器学习中，数据集常被分成2~3个，即：训练集（train set） 验证集（validation set） 测试集（test set）。训练集用来估计模型，验证集用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数，而测试集则检验最终选择最优的模型的性能如何。
COCO 数据集（Common Objects in Context）：这是一个广泛应用于计算机视觉任务的数据集，包括目标检测、分割和关键点检测等。COCO 数据集包含了大量的人和车辆图像，可用于训练和评估您的模型。
多模态模型是一种能够处理多种模态数据的模型，能够融合来自不同类型输入的信息。多模态数据的融合 多模态模型能够同时处理文本、图像、语音等多种类型的数据。通过融合这些不同类型的数据，多模态模型能够提供更加全面、准确的分析结果。
多模态数据就是利用数据融合技术在多模态生物识别的过程里面来采取识别过程，使得认证和识别过程更加准确安全。多模态数据，它跟传统数据的区别在于捕获的信息量和数据的复杂性。模态数据可以捕获广泛的信息，包括视觉和听觉线索，而传统数据通常仅限于单一模态。
多模态数据融合是指将来自不同传感器、不同采集方式或不同媒介的多种数据进行集成和整合，以提高可靠性和准确性。其主要应用于图像识别、语音识别、人脸识别、行为识别等领域。
多模态是多种异构模态数据协同推理。在生物识别中是指整合或融合两种及两种以上生物识别技术，利用其多重生物识别技术的独特优势，并结合数据融合技术，使得认证和识别过程更加精准、安全。
紧密关系。多模态的数据指的是包含多种信号模式的数据，有音频、视频、文本等，大数据的处理需要依靠多模态的数据处理和分析，而多模态则能够为大数据提供丰富的信息，优化分析结果，在人工智能领域中，多模态数据分析也已经成为了一个研究热点。
多种模态数据的结合：多模态信息融合语音识别技术的核心特征是它结合了来自不同模态的数据，如语音、文本、图像等。这种方法通过将不同模态的信息融合在一起，可以提供更全面和准确的语音识别结果。
1、Google Research最近发布了一款重量级的大模型——PaLI，这款170亿参数的庞然大物凭借其庞大的规模和多语言预训练能力，引起了业界的广泛关注。PaLI采用了经典的encoder-decoder架构，其训练数据集庞大，达到了惊人的100亿对，使得其在零样本任务上的表现接近了当前的顶尖水平（SOTA）。