多模态大模型学习杂乱能力下降的问题可以通过以下方法予以解决：
1. 数据清洗与预处理：对输入数据进行清洗、去噪，确保数据质量，减少噪声和误导性信息的干扰。同时，进行适当的数据增强和特征选择，以增强模型的鲁棒性和泛化能力。
2. 多源信息融合：多模态大模型在学习过程中可以通过融合多种模态的信息，例如图像、文本和视频等，以获取更全面的信息。通过设计适当的融合方法，可以充分利用每个模态的优势，提高模型的学习能力。例如，可以使用多模态的特征融合方法，如深度融合网络或多层感知器等。
3. 引入先验知识：结合领域专家的先验知识，通过人工干预或者模型约束的方式，加强模型学习过程中的监督和约束，提高学习能力。例如，可以加入一些领域知识的先验规则，或者使用预训练模型进行迁移学习。
4. 多模态训练策略：设计合理的训练策略，充分利用模型各个模态之间的互补信息。可以采用联合训练、交替训练或分阶段训练等方式，确保各个模态的学习过程相互促进、相互协调。
5. 模型优化与调整：通过合理的模型优化策略，对模型进行适当的修正和调整，提高模型的准确性和泛化能力。可以通过增加模型的深度、调整模型的参数或采用更高级的优化算法等手段，进行模型的优化。
需要注意的是，在解决多模态大模型学习能力下降的问题时，我们也要考虑到模型的可解释性、公平性和隐私保护等方面的问题，确保模型的应用符合伦理和社会价值观的要求。同时，还需要进行充分的验证和评估，确保模型在不同数据集和场景下的鲁棒性和可靠性。
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