多模态大模型如何重塑计算机视觉？揭秘MLLM的深层机制

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导读： 笔者将深入探讨多模态大语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLM）的概念。这一模型不仅继承了大型语言模型（LLM）强大的推理能力，还融入了多模态信息的处理能力，使其能够轻松驾驭文本、图像等多种类型的数据。 ©️【深蓝AI】 简而言之，多模态大型语言模型（MLLM）是一种创新的模型，它将大型语言模型（如 GPT-3 或 LLaMA-3）的推理能力与多模态信息的接收、推理和输出能力进行了完美融合。 下图是一个医疗保健领域的多模态人工智能系统的实例，该系统接收两个输入： ● 一张医学图像； ● 一个文本查询：“该图像中是否存在胸腔积液？”系统随后输出针对给定查询的答案（即预测结果）。 ▲ 图 1｜将放射图像的Vision编码器和LLM相结合而创建的多模态医疗系统©️【深蓝AI】 ■ 1.1 人工智能中多模态技术的崛起 近年来，人工智能 ………………………………