多模态大型语言模型综述

多模态大型语言模型综述 MLLM: Evolution of Multimodal Large Language Models

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简介:这份报告深入探讨了多模态大型语言模型（MLLM）的最新进展，涵盖了架构、训练方法、数据集以及评估指标等。不同于传统的LLM，MLLM通过整合视觉、语言等多模态信息来增强模型的功能。报告清晰地分类了MLLM的架构，并介绍了每种架构的特点与代表性模型。此外，报告还讨论了MLLM常用的数据集、评估指标以及未来面临的挑战，为研究者提供了一个全面的参考。

报告重点

多模态模型架构演变：报告详细介绍了四种主要的多模态模型架构 (Type-A, Type-B, Type-C, Type-D) ，并用时间轴、文字解释和树状结构图清晰地展现了它们的演进历程以及代表模型。
Type-C 架构详解： 深入探讨了非标记化早期融合（Non-tokenized Early Fusion）方法，特别是Type-C架构。该架构将来自不同模态的输入（如图像、视频、音频和文本）在早期阶段进行融合，并采用了编码器-解码器结构，有助于模型更有效地学习不同模态间的相互关系。
训练策略分析： 报告详细对比了三种主要的训练策略：仅预训练、预训练和微调、分阶段训练，并列举了每种策略的优缺点和代表模型，为选择合适的训练策略提供了重要信息。
数据集概览： 报告列出了用于预训练、指令微调和对齐微调的不同类型数据集，涵盖图像、视频、音频和文本等多种模态，为模型训练和评估提供了丰富的资源。
未来发展趋势： 报告指出多模态模型正朝着“any-to-any”模型的方向发展，旨在实现任意模态之间的转换和理解。同时，报告也指出了构建这类模型所面临的挑战，并提出了三种构建方法。

参考图示

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