Awesome-Multimodal-LLM

项目介绍：Awesome-Multimodal-LLM

什么是Awesome-Multimodal-LLM？

Awesome-Multimodal-LLM是一个着眼于“大型语言模型（LLM）指导下的多模态学习”研究趋势的项目。这个项目聚焦于如何利用LLM在处理多种数据模态（如文本、图像、视频和音频等）时的优势。通过使用开放源代码和研究友好的大型语言模型（例如LLaMA, Alpaca, Vicuna等），本项目旨在探索和总结最先进的学习技术以及在多模态领域的应用案例。

主要组成部分

多模态

多模态意味着同时处理多种类型的数据，如文本、图片、视频和音频。多模态学习模型需要具备处理这些不同数据格式的能力，从而实现更加复杂和深入的理解和输出。

大型语言模型（LLM）

LLM是多模态学习的核心支撑。本项目采用了如LLaMA, Alpaca, Vicuna, Bloom等开放源代码的LLM作为基干，这些模型因其研究友好及较小的尺寸，便于在多模态任务中进行高效处理。同时，也使用了一些相对较小的模型如BART和T5，在具体任务中展现了良好的泛化能力。

学习技术

项目中总结了多种学习技术，其中包括全量微调、参数高效调优（例如Adapter, LoRA等）、上下文学习和指令调优等。这些技术的应用使得多模态模型能够以不同的方式进行训练和优化，以适应多种任务需求。

应用案例

项目列举了一些LLM指导下的多模态模型，如OpenFlamingo, MiniGPT-4, Otter等，这些模型在回答文本丰富的视觉问题、视频理解和对话等任务中取得了优异的成绩。

评价指标

为了更好地衡量多模态LLM的效果，项目中引入了一些评估方法，如MultiInstruct、POPE、AttackVLM等，以确保模型的鲁棒性和有效性。

项目的发展

在过去的2023年到2022年，项目收集并整理了多个研究项目，探索了不同背景下的多模态LLM应用。例如，BLIVA模型在处理文字丰富的视觉问题时表现优异，而LLaVA-Med专注于生物医学领域的语言和视觉助理训练，仅用一天时间就完成了训练过程。

结语

Awesome-Multimodal-LLM项目旨在推动多模态学习技术的发展，广泛吸纳开放源代码社区的力量，共同探索LLM在多模态领域的应用潜力。无论是学术研究者还是开发者，只要对多模态学习感兴趣，都可以通过贡献代码和研究成果参与这个项目，共同迎接由LLM引领的多模态学习未来。希望每一位参与者都能在此领域享受到成果的乐趣与推动力。