主要观点总结
本文系统梳理了多模态大模型的发展脉络，从视觉表征和多模态对齐的预训练，到多模态大模型的探索，如Flamingo、BLIP-2、InstructBLIP、Qwen-VL、LLaVA1.5、VILA、Gemini 1.0/1.5、LWM等，并总结了多模态大模型未来的发展方向。文中通过详细的技术分析和模型对比，揭示了多模态大模型成功的关键因素，如大模型、长上下文、混合模态、世界模型和多模态生成等，并指出了视觉特征作为辅助信息输入的角色。同时，强调了持续更新迭代对于推动人工智能边界认知的重要性。
关键观点总结
关键观点1: 多模态大模型的发展脉络
从视觉表征和多模态对齐的预训练，到多模态大模型的探索，文中详细梳理了多个代表性模型，并总结了它们的技术特点和趋势。
关键观点2: 多模态大模型成功的关键因素
包括大模型、长上下文、混合模态、世界模型和多模态生成等，强调了文本大模型中的知识和上下文理解能力，以及视觉特征的辅助角色。
关键观点3: 持续更新迭代的重要性
多模态大模型的持续更新和迭代，不断刷新人们对人工智能边界的认知，推动了技术的快速发展。
文章预览
作者丨 菜人卷@知乎（已授权） 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/684472814 编辑丨极市平台 转眼2024，距离上次知乎写作就快过去一年，上一次的计划主题还是“开源大模型”（参见《ChatGPT的朋友们：大语言模型经典论文一次读到吐》( https://zhuanlan.zhihu.com/p/620360553 )），无奈这个方向变化太快，而且也不乏优质总结文章，也就一直没有动笔。正好最近做图文多模态大模型相关的工作，在查阅资料的过程中没遇到比较完整的脉络梳理文章，往往需要综合参考；反观这个方向的综述型论文又过于追求“完美”，个人感觉详略把控不尽人意。 因此，借此机会结合自己的学习过程，对多模态和多模态大模型做一个系统的梳理，尝试以一个亲历者的视角谈谈这部分技术的发展思路，希望能给读者一些不一样的收获，如有偏颇，欢迎指正。 为了表述简单，我们不严
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