百度文心跨模态大模型支持内容分析自定义标签库
一、背景与概念
人工智能大模型的核心价值在于实际应用场景的落地。随着深度学习技术的飞速发展，AI 大模型已具备强大的表征学习能力，能够从海量数据中提取高维特征，为复杂任务提供解决方案。GPT-4o、BERT 等模型的问世，不仅展示了大规模参数和复杂计算结构的优势，更在自然语言处理、图像识别等领域取得了突破性成果。
1. 跨模态大模型
跨模态大模型（Cross-Modal Large Models）是指能够处理和理解来自不同模态（如文本、图像、音频、视频等）的数据，并在这些模态之间进行转换、关联和推理的深度学习模型。为了捕捉和表示各种模态数据中的丰富信息，这类模型通常具有庞大的参数规模和复杂的网络结构。
随着算力提升和算法优化，跨模态大模型的性能显著增强，已被广泛应用于图像描述生成、视觉问答、图像检索等任务。它们能够有效关联和融合多源信息，为用户提供更加灵活便捷的检索方式。此外，跨模态大模型还常用于分析多媒体内容，提取其中的关键信息和特征，为业务转化提供支持。
2. 媒体内容分析
本文重点介绍'媒体内容分析'技术。它主要利用视觉、语音、知识图谱等 AI 技术，对视频和图片进行结构化分析，帮助平台实现个性化内容推荐，提升用户检索体验，促使业务有效转化。
百度的媒体内容分析 MCA（Media Content Analysis）借助海量级数据积累，针对视频场景进行声音、人脸、图像、文字多维度分析，输出内容的泛标签，以达到最优的识别效果。
3. 结构化标签
结构化标签是一种用于明确标识和分类内容的标记形式。它不仅帮助人类更好地理解内容，还能让机器（如搜索引擎、自动化工具等）解析和索引信息，更准确地理解文本含义和上下文信息，提高任务处理效率，从而提高内容的可访问性，改善观众的搜索体验。
结构化标签通常遵循某种标准或规范，如 HTML5 的语义化标签、微数据（Microdata）、RDFa 或 JSON-LD 等。在 AI 应用中，结构化标签更多指代经过模型识别后输出的标准化元数据。
4. 自定义文心标签
当系统中已有的通用标签无法满足特定业务需求时，用户可以在文心标签库里输入'标签名称＋提示词'的文本，系统就能为视频、图片打上对应的标签。这个能力的实现，使用了百度'文心•跨模态大模型'，因此通过这种方式打出的标签，被称为'文心标签'。
百度的内容分析系统，支持'系统内置文心标签'和'自定义文心标签'。前者由内容分析产品官方团队维护，用户可在模板中配置是否开启；后者由用户自主维护，需要用户手动创建标签库，并将其绑定在模板上。
二、超详细实操指南
Step 1：确定标签内容
根据自身的业务需求，梳理好期望系统输出的标签。我们推荐在以下场景内使用自定义文心标签功能：
- 自然场景标签：如'暴雪天''森林''冰川''极光''星空'等自然场景。
- 人文场景标签：如'演出活动''博物馆''握手''龙舟比赛'等社会文化生活中常见的场景、活动、动作。
- 常见实体标签：如'滑板''蛋糕''飞机''二维码''长城'等物体、地标。
Step 2：创建文心标签库
进入自定义库管理>文心标签库页面，点击'创建文心标签库'按钮，创建库。每个用户最多可创建 3 个库，单个库最多支持 300 个标签。
在此界面，用户可以清晰地看到现有标签库的状态，包括标签数量、创建时间等信息。合理规划标签库有助于后续的管理和维护。
Step 3：添加标签与提示词
创建完自定义文心标签库后，进入标签库编辑页。点击'添加标签'，即可添加标签与提示词。
3.1 什么是提示词
标签是用户期望系统为图片、视频内容打上的标签，提示词是系统打标签的参考依据。例如，'冬季运动'为标签，'滑冰、滑雪、冰壶、雪车'为提示词。系统在进行内容分析的过程中，如果发现某个图片或视频的画面内容与提示词一致，就会为其打上对应的标签。
3.2 怎么写提示词
如果标签可以概括提示词内涵，可以直接使用标签作为'提示词'，如'极光'。为了保证召回的效果，也可以使用近义词撰写多个提示词，如'舞台'。
如果标签涵盖的场景较为复杂，提示词要细化不同的场景。如标签'救援''婚纱照'。
最佳实践建议：
- 多样性：提示词应覆盖同义词、相关词，避免单一词汇导致漏检。
- 具体性：对于抽象概念，尽量用具体的视觉元素描述。
