【大模型-多模态】M2PT：增强零样本指令学习的多模态提示调优

简介：
简介：M2PT是一种用于改进大模型在零样本环境下处理复杂指令任务的能力的技术。通过优化多模态提示，该方法显著增强了系统的理解和执行新任务的能力，特别是在视觉和语言结合的任务中表现突出。 本段落介绍了一种新的框架M2PT，旨在提升大型多模态语言模型（MLLMs）在零样本指令学习中的表现能力。该框架具有三大优势：一是能够有效融合视觉与文本提示到图像编码器及语言处理器中；二是通过跨模态互动加强了不同视角理解的协同作用；三是相较于传统的微调方法，M2PT显著减少了训练参数的数量，并保持了模型的表现力。 实验结果基于多个多模态评估基准展示了该框架优越性能并进行了详细的行为分析和失败案例研究。附录部分进一步探讨了更多实例以证明提示的有效性及本方法的效果。 适合对象为对深度学习特别是语言模型及其应用感兴趣的机器学习研究者与从业者。使用场景包括自然语言处理和计算机视觉领域，目标是提高模型的迁移学习能力以及泛化水平，并为跨模态融合的研究团队提供新的思路。 未来可以进一步探索的方向包括整合局部搜索网络以自动优化提示组合方式，增强小对象识别能力和细微差异概念的对象类别区分度，从而提升在现实问题上的表现。