多模态LLM多到看不过来?先看这26个SOTA模型吧

发布网友发布时间：2024-04-27 02:10

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热心网友时间：2024-04-27 14:42

在AI研究的前沿，多模态大型语言模型（MM-LLM）正成为瞩目的焦点。腾讯AI Lab等机构联合发布了一篇详尽的综述报告，深度剖析了MM-LLM的架构、训练策略以及业界的26个顶级模型。这篇报告旨在揭示MM-LLM如何利用大规模语言模型（LLM）的力量，降低成本并提升效率，以及在模态对齐和意图理解中的革新挑战。让我们一起探索这些令人惊叹的模型，如GPT-4和Gemini，它们在内容理解、生成和转换领域的突破。

首先，核心组件包括：Modality Encoder/ME，负责整合不同模态的输入，提取特征；Input Projector，将编码后的特征与文本特征空间同步；而强大的LLM Backbone，如Flan-T5、ChatGLM等，传承了零样本泛化、少量样本学习、CoT和指令跟随能力，能处理多种模态并输出文本或信号。

报告中特别提到的模型阵容强大，包括但不限于：PaLM、LLaMA和Chinchilla，它们作为MM-LLM的基础，展现了多模态的卓越性能。输出信号通过Output Projector映射，引导各模态生成器，如图像用Stable Diffusion，视频用Zeroscope，音频则有AudioLDM-2。

MM-LLM的训练过程分为预训练（MM PT）和指令调优（MM IT）两个阶段。在预训练阶段，通过PEFT优化LLM，使不同模态项目器相互匹配；指令调优则针对指令格式数据集进行微调，增强零样本性能，如通过SFT和RLHF提升与人类意图的契合度。

报告中精心挑选了26个最先进的MM-LLM模型，例如Flamingo、BLIP-2和VideoChat，它们各自在模态理解和生成任务中独树一帜。业界提供了多种创新协议，例如InstructBLIP，不仅更新了Q-Former，还支持灵活的特征提取；PandaGPT则以通用性见长，能理解多种模态指令。

未来，MM-LLM的发展趋势将从多模态理解转向模态生成与转换的深度融合，强化对话互动的流畅度，并拓展模态的丰富性，如使用更高质量的数据集。同时，研究者们也将关注模型架构的优化，以实现更高效的部署，并设立具有挑战性的基准，衡量性能的进步。

总的来说，MM-LLM正以前所未有的速度革新着AI领域，每一个模型都在为提升多模态交互体验而努力。随着技术的不断进步，我们期待看到更多突破性的成果，以及在模态理解、生成和转换方面的突破性进展。