预训练多模态模型和特定任务模型的主要区别在于它们的范围、训练数据和适应性。 预训练多模态模型是在包含多种类型输入的各种数据集上进行训练的，例如文本、图像、音频或视频，这使它们能够学习跨模态的关系。 例如，像 CLIP（对比语言-图像预训练）或 Flamingo 这样的模型旨在通过在训练期间对齐视觉和文本表示来理解图像和文本。 相比之下，特定任务模型针对单一类型的输入和狭窄的用例进行了优化，例如对图像进行分类 (ResNet) 或分析文本中的情感（为情感分析微调的 BERT）。 这些模型通常从头开始或使用有限的预训练，专注于最大限度地提高其特定任务的性能。
预训练多模态模型的关键优势在于它们的灵活性。 因为它们学习跨模态关系，所以它们可以处理需要组合不同输入的任务，例如生成图像标题、回答有关视觉内容的问题或从文本查询中检索相关图像。 例如，多模态模型可能会驱动一个系统，该系统通过分析照片和相关的产品描述来回答“图像中的对象是什么以及它在哪里制造？”。 然而，当目标是在明确定义的问题上以最小的计算开销获得高精度时，特定任务模型表现出色。 例如，专门在 X 光片和诊断标签上训练的医学成像模型可能优于通用的多模态模型，因为它专为该领域的细微差别而定制。
部署考虑因素也突出了差异。 预训练多模态模型通常更大（例如，数十亿个参数），并且需要大量的计算资源，这使得大规模运行成本高昂。 它们通常需要在特定领域的数据上进行微调，以适应新任务，但它们广泛的预训练减少了所需的标记数据量。 同时，特定任务模型更小、更快，非常适合移动应用程序或嵌入式系统等对延迟有要求的场景。 例如，用于检测电子邮件中垃圾邮件的自定义文本分类器可以很轻量级，并在设备本地运行。 然而，这些模型难以处理其狭窄训练范围之外的任务，而多模态模型可以更好地泛化到新的输入组合，尽管运营成本更高。
