多模态大语言模型最新进展

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多模态大型语言模型（ MM-LLMs ）近期取得显著进步，通过有效训练策略，使模型能处理多模态输入输出，保留并增强语言模型的推理决策能力。 MM-LLMs 不仅限于文本，还能处理图像、视频和音频等其他模态数据，推动下游任务性能提升。 MM-LLMs 改进了训练流程，增强交互能力和采用更高效架构。其迭代包括从预训练到微调，再到基于人类反馈的强化学习，体现了模型的持续优化和进步。总体而言， MM-LLMs 正朝着更广泛模态支持、更高质量数据利用和更有效模型设计的方向发展。 1 MM-LLMs的基本架构 多模态大型语言模型（ MM-LLMs ）的架构由五个主要组件构成： 模态编码器、输入投影器、 LLM 主干、输出投影器和模态生成器 。 模态编码器（ Modality Encoder ） ： 模态编码器的主要功能是将不同模态的输入转换成对应的特征表示 FX 。例如，它可以将图像 ………………………………