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:

1. 端到端训练:如GPT-4、PaLM-E等,将视觉和语言模型联合训练。
2. 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。
3. 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:

1. 模型规模与计算资源
2. 幻觉与事实一致性
3. 多模态对齐与融合
4. 隐私与安全问题
5. 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.