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8.3K Stars!《多模态大语言模型综述》重大升级

 

重点标签 MLLM、多模态、大语言模型、技术综述、挑战与未来方向

文章摘要

本篇文章是对多模态大语言模型（MLLM）的全面综述，包括其基础构成、拓展延伸和相关研究课题。文章首先回顾了作者去年发表的业内首篇多模态大语言模型领域的综述，该论文获得了120+的引用和GitHub项目8.3K Stars。MLLM是在大语言模型的基础上引入多模态信息处理能力，具有模型大和新的训练范式两个特点。文章详细介绍了MLLM的架构、数据与训练、以及其他技术方向，并对挑战和未来方向进行了探讨。

架构

MLLM的架构通常由编码器、连接器和LLM组成，对于支持更多模态输出的情况，还需要生成器。目前，LLM的参数量占主导地位。提升性能的方法包括增大输入图片分辨率和使用更大的LLM。

数据与训练

MLLM的训练分为预训练、指令微调和对齐微调三个阶段。预训练阶段使用图文对数据，指令微调阶段使用多样化任务数据，对齐微调阶段则使用人工标注的偏好数据。

其他技术方向

文章还介绍了多模态幻觉、多模态上下文学习（M-ICL）、多模态思维链（M-CoT）和LLM辅助的视觉推理（LAVR）等技术方向。

挑战和未来方向

MLLM面临的挑战包括处理多模态长上下文的能力有限、服从复杂指令的能力不足、上下文学习和思维链研究处于初步阶段、开发基于MLLM的智能体、安全问题以及训练时多模态和单模态数据共同训练的影响。

文章最后提供了相关技术专栏和资源链接，供读者进一步学习和探索。

文章来源

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原文作者: 极市平台