多模态大语言模型（Multimodal Large Language Model，MLLM）是一种将视觉和大语言模型结合起来的技术。它依赖于LLM丰富的知识储备以及强大的推理和泛化能力来解决多模态问题，如看图写作、看图写代码等。这种模型能够感知图片、文字等不同模态的输入，并根据人类给出的指令，以自回归的方式学习上下文并生成回答。

多模态大语言模型使用了自然语言处理、计算机视觉和语音识别等技术，并将它们整合到一个系统中，从而能够更加准确地理解人类的语言和情感。此外，它能够将不同类型的数据进行联合分析，例如图像、视频、声音和文本等，这使得它能够对丰富的信息进行更全面的理解。

多模态大语言模型已经应用于许多领域，如自然语言处理、语音识别、机器翻译和智能客服等。尽管它在某些方面具有重要的应用前景，但它并不是唯一的人工智能技术，而是构建更加完善的人工智能系统的一部分。

目前对多模态大语言模型的全面评测仍然缺乏，因此对其性能的了解可能还不够充分。此外，在使用这种模型时，需要注意数据或标注应尽可能避免采用已有的公开数据集，以减少数据泄露的风险。同时，指令应尽可能简洁并且符合人类的认知习惯，以确保模型的公平性和泛化能力。