MILS：Meta发布的无需训练就能让LLM获得多模态能力的方法

MILS（Meta Interpretive Learning System），Meta发布的无需训练就能让LLM获得多模态能力的开源ai模型，与传统的训练方法不同，MILS旨在无需额外的特定任务训练就能赋予大型语言模型（LLMs）处理视觉和听觉任务的能力，它能看懂图片视频、听懂声音，零样本学习。

MILS结合了深度学习和解释性学习的优势，能够在多种任务中表现出色，尤其是在需要理解和推理的复杂场景中。

MILS主要有两个模块，一个生成器，负责生成候选方案； 一个评分器，用于评估生成器生成候选方案的质量，通过迭代过程在无额外训练的情况下实现多模态任务的解决。

MILS的特点包括支持多种语言和多模态输入，能够处理文本、图像和音频数据，MILS可用于多种多模态任务，像图像/视频/音频描述、图像生成增强、风格迁移等。

MILS关键特点与工作原理

零样本生成：MILS的核心在于其零样本学习能力，意味着模型能够在没有直接针对特定模态任务进行训练的情况下，解决多模态问题。它通过迭代反馈机制，逐步改进生成的输出，从而达到高质量的多模态描述或生成。

迭代反馈循环：在生成过程中，MILS首先让语言模型基于文本提示生成一个初步的多模态输出（如图像描述）。然后，这个输出被用作输入，模型再次尝试生成或优化，通过不断的自我反馈和修正，最终达到满意的解决方案。

利用预训练模型的潜力：MILS依赖于大型语言模型的预训练知识，这些模型已经学习了大量的文本数据，从而能够理解复杂的语义和上下文。通过这种方式，MILS能够利用这些模型的内在能力，跨越到理解和生成图像、声音等非文本数据。

论文：https://arxiv.org/pdf/2501.18096

Github：https://github.com/facebookresearch/MILS