多模态大语言模型研究进展综述

多模态大语言模型研究进展综述

近年来,随着大语言模型(LLM)技术的快速发展,基于LLM的多模态学习成为了人工智能领域的研究热点。本文对LLM引导的多模态学习的最新研究进展进行了全面的综述。

1. 多模态大语言模型概述

多模态大语言模型(MLLM)是指能够处理文本、图像、视频等多种模态输入的大规模语言模型。与传统的多模态方法相比,MLLM具有更强的通用性和涌现能力,能够完成诸如根据图像写故事、进行OCR无关的数学推理等任务。

典型的MLLM架构包括:

大语言模型主干网络:如LLaMA、Alpaca、Vicuna等视觉编码器:如CLIP、ViT等多模态融合模块

2. 模型架构与训练策略

当前主流的MLLM架构可以分为以下几类:

端到端训练:如GPT-4、PaLM-E等,将视觉和语言模型联合训练。视觉编码器+LLM微调:如LLaVA、MiniGPT-4等,冻结预训练的视觉编码器,仅微调LLM。参数高效微调:如LLaMA-Adapter等,仅微调少量参数实现多模态能力。

常用的训练策略包括:

指令微调上下文学习思维链推理多任务学习

3. 应用场景

MLLM在以下领域展现出了广阔的应用前景:

视觉问答与对话图像/视频描述生成视觉推理多模态任务规划跨模态检索与生成

4. 评测与分析

对MLLM的评测主要包括以下方面:

视觉-语言理解能力多模态推理能力幻觉问题鲁棒性与对抗攻击公平性与偏见

5. 挑战与展望

当前MLLM仍面临以下挑战:

模型规模与计算资源幻觉与事实一致性多模态对齐与融合隐私与安全问题可解释性

未来的研究方向包括:

更高效的训练方法更强大的视觉-语言对齐结合知识图谱增强推理能力多语言多模态模型实现真正的通用人工智能

总的来说,MLLM作为通向通用人工智能的重要一步,具有巨大的发展潜力。随着研究的不断深入,相信MLLM将在更多领域发挥重要作用,推动人工智能技术的进步。

图1: 典型的多模态大语言模型架构

参考资料

[1] Liu, H., Li, C., Wu, Q., & Lee, Y. J. (2023). Visual instruction tuning. arXiv preprint arXiv:2304.08485.

[2] Li, J., Li, D., Savarese, S., & Hoi, S. (2023). BLIP-2: Bootstrapping language-image pre-training with frozen image encoders and large language models. arXiv preprint arXiv:2301.12597.

[3] Zhu, D., Chen, J., Shen, X., Li, X., & Elhoseiny, M. (2023). MiniGPT-4: Enhancing vision-language understanding with advanced large language models. arXiv preprint arXiv:2304.10592.