VLM论文深度解析：揭秘多模态大模型如何联动权重、任务与视觉嵌入

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自大数据时代的到来以来，大型语言模型（LLMs）取得了显著进展，展现了前所未有的应用场景和出色的泛化能力。这些进展为各类智能应用奠定了基础，涵盖从自然语言处理到复杂的推理任务等多个领域。 为了进一步提升模型的能力，研究者们开始引入视觉图像作为输入，推动了多模态大型语言模型（MLLMs）的发展。这类模型不仅能生成具有连贯性的语言响应，还能在跨模态理解方面展现出卓越的能力，能够处理诸如图像标题生成、视觉问题回答以及图像中不同对象的定位等任务。 在现有的多模态语言模型中，研究者们探索了不同的策略，以提升LLMs对视觉指令的响应能力。首先，有的研究通过在预训练阶段冻结LLMs，仅使用一个投影网络来进行视觉语言对齐。 例如，LLaMA-Adapter V2通过引入一个简单的MLP层，而mPLUG-Owl则基于注意力机制设计了视觉摘 ………………………………