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Spider: Any-to-Many Multimodal LLM 论文： https://arxiv.org/abs/2411.09439 Spider 是由腾讯联合港科大的研究团队共同提出的一个创新的多模态大型语言模型（MLLM），它突破了传统模型仅能生成成对模态（如文本+图像）的限制，能够实现任意到多种模态的生成（Any-to-Many Modalities Generation, AMMG）。 Spider 框架通过集成基础模型、高效的解码器-控制器（Efficient Decoders-Controller）和任意到多种模态指令模板（Any-to-Many Instruction Template），能够理解和响应包含多种模态需求的复杂用户指令，并在单一响应中生成包含文本、图像、音频、视频等多种模态的输出。此外，研究者还构建了一个新的文本格式化多模态（Text-formatted Many-Modal, TMM）数据集，用于训练和优化Spider模型，使其能够学习并掌握从单一输入到多种模态输出的能力。 Spider 模型的特点是其高效的解码器-控制器，
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