多模态大语言模型（MLLMs）如何重塑和变革计算机视觉？

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解读：AI生成未来 本文介绍了 多模态大型语言模型（MLLM） 的定义、使用挑战性提示的应用场景，以及正在重塑计算机视觉的顶级模型。 目录 什么是多模态大语言模型（MLLM）？ MLLM 在计算机视觉中的应用与案例 领先的多模态大型语言模型 未来展望 1. 什么是多模态大型语言模型（MLLM）？ 简单来说， 多模态大型语言模型（MLLM） 是结合了 大型语言模型（LLM） （如 GPT-3 [2] 或 LLaMA-3 [3]）的推理能力，同时具备接收、理解并输出多种模态信息的能力。 示例： 图 1 展示了一个医疗领域的多模态 AI 系统 [4]。它接收两个输入： 一张医学影像 一个文本查询，如：“这张影像中是否存在胸腔积液？” 该系统输出一个关于该查询的预测答案。 在本文中，可能会简化“多模态大型语言模型”这一术语，直接称其为“多模态模型”。 1.1 人工智能中的多模态崛起 ………………………………