ChatGPT多模态化是当前自然语言处理领域中非常值得关注的热门问题。作为一种先进的聊天机器人框架，ChatGPT在处理自然语言任务方面已获得了巨大的成功。但是，传统的ChatGPT只适用于单一模态的输入（例如文本）。为了更好地应对现实生活中复杂多变的信息输入场景，怎么将ChatGPT扩大到处理多个输入模态（例如图象、音频等）变得非常必要。

如今，许多研究人员已开始探索ChatGPT的多模态化。这类方法的基本思想是将区别的输入源并入到ChatGPT的输入流程中。具体来讲，这类方法在两个方面进行改进：

一是网络结构的改进。传统的ChatGPT是一个基于transformer的单向语言模型，它可以通过区别的上下文构建出一组与输入语境符合合的回答。而在多模态场景中，网络结构需要扩大到可以处理多个输入源，根据区别场景下的输入数据的区别特点结构，对输入进行适合的融会。终究输出相对任务的解答，这个进程就能够看为是一次多输入多输出模型的训练。

二是模型预训练数据的改进。多模态场景中，任务的训练数据来自于多个区别领域，这就需要更多、更丰富、更复杂的数据来训练ChatGPT。如果直接使用目前常见的语言处理数据集（如COCO、Wikipedia）来训练ChatGPT，对多模态场景来讲，数据的覆盖程度远远不足。因此，对多模态场景下的训练数据进行搜集和处理，是一个非常重要的问题。

在当前的研究中，已有许多研究团队在使用多媒体数据集进行了多模态ChatGPT的相关研究。例如，MS COCO数据集，它同时包括了图象和文本，可以被用来训练图象话题文本生成的模型。NYU Depth Dataset，它包括了多个RGBD图象，因此可以用来训练ChatGPT以生成能够与多个视觉输入进行交互的预测结果。

整体而言，ChatGPT的多模态化是自然语言处理一个非常具有挑战性且具有潜力的领域。未来研究的重点将在网络结构、数据集、训练策略等方面进行更多的探索，以实现更好地提高ChatGPT在多媒体场景下的表现。