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综述｜多模态大模型有何进展？西工大等最新《多模态大型语言模型》
重点标签 MLLMs、AI技术、多模态任务、自然语言处理、视觉任务
文章摘要
在数据爆炸性增长和技术快速发展的背景下，多模态大型语言模型（MLLMs）正成为人工智能（AI）系统的前沿。MLLMs通过整合文本、图像、视频、音频和生理序列等不同类型的数据，致力于解决复杂的现实应用问题。本文系统地梳理了MLLM在自然语言、视觉和音频等多模态任务中的应用，对比分析了不同MLLM在任务中的关注点，并探讨了当前MLLMs的不足之处，提出了未来研究的潜在方向。
MLLMs是设计用来处理和集成各种类型数据的复杂AI系统。随着信息技术的快速进步和数据量的爆炸性增长，单一模态系统的能力已不足以应对复杂的现实任务。MLLMs的发展不仅是技术进化的必然趋势，也是提高AI应用有效性的关键改进。通过融合来自多个数据源的信息，MLLMs培育了更全面和准确的信息表示，展示了在各个领域的显著实际应用价值。
在自然语言处理（NLP）任务中，如文本生成和机器翻译，MLLMs利用图像、视频和音频提供上下文支持，增强生成文本的准确性和表达力。这些模型在情感分析和对话系统中也表现出色，通过整合多模态信息来提高理解和生成能力。在视觉任务中，MLLMs显著提升了任务的理解、分析和生成能力。整合文本描述和图像指令使得图像分类、目标检测和图像注释等任务更加准确。在音频任务中，MLLMs为音频处理任务带来了新的技术变革，通过结合音频信号、文本和视觉信息，能够更好地理解和生成音频相关内容。
MLLMs的主要组件包括多模态输入编码器、特征融合机制和多模态输出解码器。多模态输入编码器负责将不同模态的原始输入数据转化为模型可以有效处理的结构化格式。特征融合机制是多模态模型的核心，通过整合不同模态的特征来增强模型的有效性。多模态输出解码器将融合、综合的多模态信息重新转换为特定任务所需的可用形式。
在融合多模态特征时，通常利用现有的预训练大型模型，如LLMs。通过将每种模态的数据编码并投影到统一的特征空间中，然后将不同模态的特征组织成一个序列，输入到预训练的LLM中进行处理。这样，可以有效地由LLM处理多模态特征，执行复杂的多模态任务。
本文回顾了MLLM应用的最新进展，介绍了MLLMs的基本概念和主要架构，描述了它们在不同领域的表现，通过比较分析突出了MLLMs的变革性影响，并提供了未来研究的路线图。通过对当前实施和进展的全面回顾，本文旨在总结研究成果，提供有价值的参考，并为MLLM领域的未来研究提供指导。
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原文作者: 极市平台
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