多模态大语言模型综述来啦！一文带你理清多模态关键技术.pdf

多模态大语言模型综述 多模态大语言模型（MLLM）是一种新兴的技术，旨在将大型语言模型（LLM）与多模态信息（如图像、视频等）集成，以实现更好的人工智能通用智能。MLLM 的出现标志着人工智能领域的新一轮技术革命，它可以执行各种多模态任务，例如根据图像创作故事、数学推理等。 MLLM 的构建方式有多种，包括指令调优、多模态上下文学习、多模态指令调优等。指令调优是通过在一组以指令格式组织的数据集上微调预训练的 LLM，以实现对未见任务的泛化能力提升。多模态上下文学习是 LLM 的一项重要且新兴的能力，它具有两个显著优点：1. 与传统的监督学习范式通过大量数据学习隐含模式不同，ICL 的核心是学习从上下文中推断出任务的能力；2. ICL 可以在少样本或零样本情况下学习新任务。 MLLM 的应用前景广阔，例如在图像识别、自然语言处理、机器翻译、语音合成等领域都可以发挥其独特的优势。同时，MLLM 也面临着一些挑战，例如多模态信息的表示与融合、数据质量的影响等。 MLLM 的发展前景广阔，随着技术的不断演进和完善，MLLM 将会在人工智能领域扮演着越来越重要的角色。研究者们需要继续探索和总结 MLLM 的最新进展，并推动其在实际应用中的落地。 知识点： 1. 多模态大语言模型（MLLM）是一种新兴的技术，旨在将大型语言模型（LLM）与多模态信息（如图像、视频等）集成，以实现更好的人工智能通用智能。 2. MLLM 可以执行各种多模态任务，例如根据图像创作故事、数学推理等。 3. MLLM 的构建方式有多种，包括指令调优、多模态上下文学习、多模态指令调优等。 4. 指令调优是通过在一组以指令格式组织的数据集上微调预训练的 LLM，以实现对未见任务的泛化能力提升。 5. 多模态上下文学习是 LLM 的一项重要且新兴的能力，它具有两个显著优点：1. 与传统的监督学习范式通过大量数据学习隐含模式不同，ICL 的核心是学习从上下文中推断出任务的能力；2. ICL 可以在少样本或零样本情况下学习新任务。 6. MLLM 的应用前景广阔，例如在图像识别、自然语言处理、机器翻译、语音合成等领域都可以发挥其独特的优势。 7. MLLM 也面临着一些挑战，例如多模态信息的表示与融合、数据质量的影响等。