多模态（Multimodal）是指在人工智能和机器学习中结合使用多种类型的数据输入（或模态）来改善处理任务的性能。这些模态可以包括文本、图像、音频、视频等不同类型的数据。多模态学习的目的是融合来自不同模态的信息，以便于算法能够更全面地理解和解释复杂的数据。
当提到GPT（Generative Pretrained Transformer）与多模态相结合时，通常是指将GPT架构应用到不仅能处理文本信息，还能处理和理解其他类型数据的系统。GPT是一个基于Transformer架构的大规模语言模型，它通过在大量文本上预先训练，可以生成连贯和相关的文本内容，或者执行多种自然语言理解和生成任务。
例如，OpenAI创建了一个名为DALL·E的模型，这是一个多模态模型，可以接受文本描述并基于这些描述生成相对应的图像。DALL·E结合了GPT-3的变种（用于处理文本输入）和一种图像生成架构（用于创建图像输出），以实现文本到图像的翻译。
而CLIP也是OpenAI开发的多模态模型，这个模型可以理解图像和与图像相关的文本（比如标题或描述），学习图像和文本之间的关联，使其能够识别出哪些文本描述更适合给定的图像，甚至是找到与特定文本描述相匹配的图像。
总的来说，"GPT多模态"可理解为将GPT架构的语言能力与其他模态的处理能力结合起来，使其具有更广泛的应用能力，比如文本和图像之间的交互，从而在多种类型的数据上更好地进行学习、推断和生成。
