殷述康：多模态大语言模型领域进展分享.pdf

多模态大语言模型（MLLM）是近年来人工智能领域中一个非常活跃的研究方向，它将原本仅处理文本信息的语言模型扩展到可以处理包括视觉、听觉等多种类型数据的模型。MLLM不仅能够执行传统的NLP任务，还能处理更复杂的多模态任务，如基于视觉内容的理解、推理和生成等。这一领域的发展，正逐渐突破传统大语言模型（LLM）的限制，赋予模型更为全面和深入的理解能力。 背景介绍部分指出了LLM正走向多模态的趋势。LLM通过大规模的预训练已经能够在文本上执行各种任务，包括但不限于文本分类、命名实体识别、高级推理等。然而，传统的LLM无法处理图像、声音等非文本信息，这是它们无法完成如基于图像内容生成文本描述等任务的原因。在认识到这一局限后，多模态大语言模型应运而生，它能够接收和处理来自多种模式的数据，例如图像和文本的结合。 介绍部分详细阐述了MLLM的基本方面，包括其模型架构、数据与训练方法以及模型评估。在模型架构方面，MLLM一般包含编码器、连接器和大语言模型三个部分。编码器用于处理视觉信息，通常使用基于CLIP预训练的视觉变换器（ViT）。连接器则在保持视觉token数量不变的情况下，使用MLP结构进行投影，以实现视觉特征与文本特征的整合。Q-Former技术被用来压缩图片token，提高运算效率，使之能更好地与文本信息对齐。 在数据和训练方法方面，MLLM通过两个阶段进行训练。第一阶段是模态对齐训练，旨在将视觉语义空间与文本空间对齐，通常使用大量图文配对数据，如caption数据。第二阶段为指令微调训练，主要提升模型的指令遵循能力，使其能够泛化到各种任务，如视觉问答（VQA）任务、物体检测等。多轮对话形式的数据用于指令格式的训练。 模型评估部分则介绍了MLLM在不同级别的基准测试中的表现。常规任务的Benchmark关注具体的特定任务和特定指标，如VQA任务的准确率。专门的Benchmark则不仅关注模型的感知能力，也关注推理等能力，其评估任务通常更为复杂和困难。 演进部分探讨了MLLM如何实现更高分辨率的视觉处理能力。随着模型对信息的处理精度要求提高，如何提高视觉编码器的分辨率成为研究的焦点。提出的两种思路，一是直接使用更高分辨率进行微调，例如将224x224分辨率的图片调整到448x448分辨率；二是将大分辨率图片切割成多块小分辨率图片进行处理，同时保留一张低分辨率的完整图片作为全局特征。 团队相关工作介绍部分并没有具体信息，未来展望部分也未提供内容，因此无法在此详细描述。但可以预见，随着多模态大语言模型研究的深入，未来模型将会在理解和处理多模态信息的能力上实现新的突破，特别是在处理复杂任务、提升模型的泛化能力和推理能力方面。 多模态大语言模型正在以强大的势头推动人工智能技术的进步。它不仅为当前的问题提供了新的解决思路，还为未来人工智能的发展开辟了新的方向。随着技术的不断演进，我们有理由相信MLLM将在更多领域展现其潜力和价值。