殷述康：多模态大语言模型领域的最新进展分享.pdf

简介：
本PDF由殷述康撰写，聚焦于介绍多模态大语言模型领域内的前沿技术与研究成果，探讨其未来发展趋势和潜在应用。 近年来，多模态大语言模型（MLLM）成为人工智能领域的一个活跃研究方向。它将原本只能处理文本的语言模型扩展到可以同时处理视觉、听觉等多种类型的数据的模型中去。除了执行传统的自然语言处理任务外，MLLM还能应对更复杂的多模态任务，例如基于图像内容的理解和生成等。 传统的大语言模型（LLM）虽然通过大规模预训练可以在各种文本相关任务上表现出色，包括但不限于文本分类、命名实体识别以及高级推理，但它们缺乏处理非文本信息的能力。因此，在诸如根据图片描述生成文字的任务中就显得力不从心了。为了克服这一局限性，多模态大语言模型应运而生。 MLLM的架构通常包含三个部分：编码器、连接器和大语言模型本身。其中，视觉变换器（ViT）基于CLIP预训练来处理图像信息；MLP结构则用于保持视觉token数量不变的情况下进行投影操作以整合视听特征；Q-Former技术被用来压缩图片token，提高运算效率，并使图像与文本对齐。 在数据和训练方法方面，MLLM的培训分为两个阶段。首先是模态对齐训练，通过大量图文配对的数据来实现视觉语义空间与文本空间的匹配；其次是指令微调训练，在此过程中模型学习如何遵循各种任务中的指令格式，并进一步提高其泛化能力。 对于评估而言，常规基准测试关注特定的任务和指标（如VQA准确率），而专门设计的Benchmark则更注重推理等高级认知功能。此外，MLLM的研究还致力于提升视觉处理分辨率的技术探索上：一种方法是直接对更高分辨率的图片进行微调；另一种策略则是将大尺寸图像分割为多个小块并保留低分辨率的整体视图作为全局特征。 未来的发展方向预计会在多模态信息的理解和处理能力方面取得新的突破，特别是在复杂任务、泛化能力和推理性能上的改进。随着技术的进步，MLLM将在更多领域展现其潜力与价值，并推动人工智能领域的进一步发展。