如何赋予LLM多模态能力（MLLM）

最新推荐文章于 2025-04-04 20:36:56 发布

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基本概念

多模态大型语言模型（MLLMs）是人工智能领域的一项前沿技术，旨在设计能够理解和生成跨越多种形式数据输入（如文本和图像）内容的模型。

链接文本和视觉模态：MLLMs能够整合文本和视觉数据源的信息。MLLM可以处理并理解结合了书面语言和视觉元素（如图片、视频或图表）的内容。
提供基于对话的界面：MLLMs可以进行交互，对文本输入（如问题或提示）做出响应，并提供结合文本和图像的相关回复。这使得模型能以自然直观的方式与用户进行沟通。
提供指令遵循的能力：MLLMs有潜力理解并遵循通过文本提供的复杂指令，并可能通过视觉上下文进行增强。这使得它们能够执行需要理解一系列步骤或程序的任务。

对最新基于视觉的MLLMs进行全面分析：

1、Architectural choices（架构选择）：这包括处理多模态数据的神经网络架构的设计。现代的架构可能涉及调整以适应文本和视觉信息独特方面的基于transformer的模型。

2、Multimodal alignment strategies（多模态对齐策略）：有效MLLMs的核心组成部分是它们能够准确地对齐文本数据和视觉数据，确保模型理解两种模态中元素之间的关系。

3、Training techniques（训练技术）：训练MLLMs的技术可能非常复杂，可能包括带有标记的多模态数据集的有监督学习、无监督学习，或是如对比学习等方法，以区分多模态输入之间的细微差别。

4、Visual grounding（视觉定位）：这是模型将抽象文本概念与具体视觉表示联系起来的能力。定位确保模型在谈论一个对象时理解定义该对象的视觉特征。

5、Image generation and editing（图像生成和编辑）：模型不仅能理解和讨论图像，还能生成或修改图像。这可以包括根据文本描述创建新图像或根据文本指令更改现有图像。

6、Visual understanding（视觉理解）：对视觉方面的全面理解涉及识别对象、其属性、关系以及整个上下文。这种能力模仿人类的视觉理解能力，使模型能够解释图像或视频中的复杂场景。

7、Domain-specific applications（特定领域应用）：应用于特定领域或行业的MLLMs从接受域特定数据的训练中受益。应用可以包括医学图像分析，模型通过结合医学专业的文本形式和来自扫描或X射线的视觉数据来帮助诊断。

如何赋予LLM多模态能力

大型语言模型（LLM）通过对海量的文本数据进行学习，已经在多种任务上展现出了显著的能力。下面介绍几种相关的技术和方法：

LLM

上下文学习：Brown等人（2020年）的研究发现，可以在提示（prompt）前增加一些示例来进行学习，即所谓的“上下文学习”。这种方法可以提高模型的性能，尤其是在遇到未见过的任务时。上下文学习让模型能够理解提问的语境，因此在处理新类型的问题时，模型能够更好地推断和适应。
指令调整：为每个训练样本提供所需任务的自然语言描述，可以增强模型的泛化能力。这种方法让模型在学习时不仅仅关注于输入和输出的匹配关系，还能理解整个任务的背景和目的，从而对未见过的任务有更好的处理能力。

PEFT

当预训练的大型语言模型（LLM）需要适应特定领域或应用时，可采用如下几种方法：

参数高效微调（PEFT）：与训练整个LLM相比，这是一种重要替代方案，只引入少部分新参数。这种方法可以在不大幅增加计算负担的情况下，调整模型以更好地适应特定的任务或领域。
提示调整：学习一小组向量，作为软提示在输入文本之前送入模型。这些“软提示”能够引导模型在处理输入文本时考虑到特定的任务或领域要求，从而改善模型的输出。
LoRA：通过学习低秩（low-rank）矩阵来限制新权重的数量。这是一种有效管理模型复杂度的技术，可以在增强模型能力的同时，控制模型规模的膨胀。

多模态大型语言模型（MLLMs）的发展代表了人工智能领域中的一个前沿方向，其结合了视觉与语言的处理能力，使模型不仅能理解文字信息，也能解析和理解图像数据。以下是对上述内容的中文解释：

Flamingo (2022)：Flamingo是首个在视觉-语言领域大规模探索上下文学习（In-context learning）的模型。上下文学习指的是模型能够通过阅读前面的示例（上下文）来改善对随后信息的理解和预测，Flamingo通过这种方式有效地结合了视觉信息和语言信息，为多模态学习开辟了新道路。
视觉指令调整 (2023)：在多模态领域，最突出的训练范式也开始利用参数高效微调（PEFT）技术对大型语言模型（LLM）进行微调。这种方法允许模型在处理含视觉和文本信息的复杂任务时，更好地理解和执行用户提供的自然语言指令。

任何多模态大型语言模型（MLLM）至少包含三个组成部分：

1、作为与用户交互界面的LLM基座。

2、一个（或多个）视觉编码器，负责将图像数据转换为模型可处理的形式。

3、一个或多个视觉到语言的适配器模块，用于将视觉信息转换或融合入语言处理流程中。

LLM基座通常选择LLaMA家族作为基座：

1、这些模型的权重可以自由访问，意味着研究者和开发者可以更容易地使用和修改这些模型。

2、它们完全基于公开数据进行训练，这有助于确保模型训练的透明性和可重现性。

3、LLaMA家族包含不同大小的模型版本，以适应不同的使用场景，从而为研究者和开发者提供了丰富的选择。

4、他们的衍生版本，如Alpaca和Vicuna，也很受欢迎，这些版本在特定任务或应用场景中可能提供了额外的优化或特性。

总体来看，多模态大型语言模型的发展不仅扩展了模型处理语言的能力，还使其能够理解和生成与视觉内容相关的信息，大大增强了模型在现实世界应用中的实用性和灵活性。

Reference

1、Language models are few-shot learners.

2、Scaling Instruction-Finetuned Language Models

3、Super-Natural Instructions: Generalization via Declarative Instructions on 1600+ NLP Tasks

4、Warp: Word-level adversarial reprogramming

5、LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models

6、Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning

7、Visual Instruction Tuning

8、LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models

9、Stanford Alpaca: An Instruction-Following LLaMA Model

10、Vicuna: An Open- Source Chatbot Impressing GPT-4 with 90%* Chat- GPT Quality

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