【多模态大模型综述】【中文精细翻译】Multimodal Foundation Models

【多模态大模型综述】 使用 gpt3.5 精细翻译，完美融合图片等内容 由微软7位华人研究员撰写，足足119页 它从目前已经完善的和还处于最前沿的两类多模态大模型研究方向出发，全面总结了五个具体研究主题： - 视觉理解 - 视觉生成 - 统一视觉模型 - LLM加持的多模态大模型 - 多模态 agent 本报告一共7位作者。 发起人和整体负责人为 Chunyuan Li。 他是微软雷德蒙德首席研究员，博士毕业于杜克大学，最近研究兴趣为 CV 和 NLP 中的大规模预训练。 他负责了开头介绍和结尾总结以及“利用 LLM 训练的多模态大模型”这章的撰写。 核心作者一共 4位： Zhe Gan Zhengyuan Yang Jianwei Yang Linjie Li 他们分别负责了剩下四个主题章节的撰写。 【多模态大模型综述】是一篇由微软7位华人研究员共同编写的深度报告，总计119页，详细探讨了多模态基础模型的最新进展和未来趋势。这篇报告由GPT3.5精细翻译，内容涵盖图片和文本，展示了多模态研究的广阔视野。报告的核心作者包括Chunyuan Li、Zhe Gan、Zhengyuan Yang、Jianwei Yang和Linjie Li，他们在各自的专业领域内贡献了深入的洞察。 报告首先定义了多模态基础模型，这些模型能够理解和生成视觉与语言信息，从专门针对特定任务的模型逐渐发展为通用型智能助手。它主要关注两大类研究方向：一是成熟的预训练多模态基础模型，主要涉及视觉理解（如图像识别和语义解析）和文本到图像生成；二是前沿的探索性研究，聚焦于构建统一的视觉模型、端到端训练多模态大型语言模型（LLMs）以及与LLMs结合的多模态工具。 在视觉理解部分，报告详细阐述了监督预训练和对比语言图像预训练（如CLIP）的方法。监督预训练通过大量标注数据帮助模型学习视觉特征，而对比学习则通过对比不同数据表示的相似度来增强模型的语义理解能力。CLIP模型及其变种是视觉理解中的重要进展，它们在无监督或弱监督环境下取得了显著效果。此外，报告还讨论了仅依赖图像的自我监督学习，包括对比性和非对比性学习策略，这些方法在没有配对文本的情况下也能提升模型的视觉表示能力。 接下来，报告深入探讨了受LLMs启发的统一视觉模型，这些模型试图将视觉和语言信息整合到一个统一的框架中，以实现更高级别的语境理解和生成能力。此外，报告还介绍了多模态LLMs的端到端训练，这是实现跨模态理解与生成的关键步骤。研究了与LLMs链接的多模态工具，这些工具可以作为交互式系统的一部分，帮助用户在各种任务中集成视觉和语言信息。 此报告不仅适合计算机视觉和多模态视觉语言领域的研究人员，也对研究生和专业人士具有极高的参考价值，为他们提供了多模态基础模型的基础知识和最新研究动态。所有作者都对项目的策划和论文的编写、审阅和校对做出了贡献，确保了内容的全面性和准确性。随着技术的不断进步，多模态大模型将在人工智能领域发挥越来越重要的作用，为智能助手和自动化系统提供更加自然和人性化的交互体验。