||MLLM Series|| 第八部分：Panel Discussion - From MM Generalist to Human-level AI（专题讨论——从多模态通用化到人类水平AI）

原创已于 2024-12-12 17:36:51 修改 · 848 阅读

28 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#MLLM Series #第八部分 #专题讨论 #从多模态通用化到人类水平AI

于 2024-12-10 16:20:54 首次发布

MLLM Series Tutorial-ACM MM 专栏收录该内容

9 篇文章

订阅专栏

5. Open Source 与社区支持的重要性

6. 伦理问题与AGI的安全性

7. 从超智能体和基础模型的关系探讨AGI的未来

0 完整Tutorial内容

本文为"⭐⭐MLLM Tutorial⭐⭐——多模态大语言模型最新教程"——第八部分的学习笔记，完整内容参见：

⭐⭐MLLM Tutorial⭐⭐——多模态大语言模型最新教程-优快云博客

在“第八部分：Panel Discussion - From MM Generalist to Human-level AI（专题讨论——从多模态通用化到人类水平AI）”这一章节中，诸位听众和展示者讨论内容围绕着多模态模型（MLLM）和人工智能（AI）的发展，特别是从多模态通用化到达到人类水平的AI这一过程。以下是对该章节内容的总结，涵盖了讨论的主要观点、挑战以及未来方向。

1. 关于多模态模型评估的挑战

在讨论中，提到了关于多模态模型（如语言、视觉等）的评估问题。首先，传统的评估方法在面对多模态任务时可能会存在不足，尤其是在模型表现出较强的 prompt 敏感性时。不同的语言模型（MLLM）对于相同的提示可能会有不同的偏好和敏感度，这使得评估变得复杂。为了解决这个问题，提出了一种定制化的评估方法，可以根据每个模型在数据集中的表现调整其评估提示，从而更好地挖掘模型的潜力。

此外，讨论还涉及到了“MLLM judge”的研究，因为人类注释的成本很高，且在一些开放性问题上注释的一致性较差。因此，使用机器学习模型作为评判标准来替代人工评注显得尤为重要。这种“MLLM judge”能够更高效地进行标注和评价，且避免了人工标注可能带来的不一致性。

2. 多模态模型的理解与生成

随着更多模型能够输出图像和文本，如何评估这些模型的理解与生成能力成为了一个重要的议题。为了应对这一挑战，一些新的基准测试被提出，用于评估多模态模型在图像理解、生成等任务中的表现。例如，使用 Unified 模型进行模型的理解和生成是当前一个很有前景的研究方向。研究者们也讨论了模型架构的选择，如自回归（auto-regressive）模型和与扩散模型（diffusion models）的结合，以期提升模型的生成能力。

3. 从工业角度看 AGI 的发展

当谈到从工业角度看人工通用智能（AGI）的发展时，有学者指出，AGI 不仅仅是通过文本数据来进行训练，它可能涉及到多种模态的联合理解和生成。例如，单纯依靠文本数据的扩展到一定规模后，可能会面临数据质量和验证的挑战。相比之下，物理世界中产生的数据更容易验证且可以以更高效的方式进行利用，因此多模态数据的使用被认为是实现AGI的重要路径。

4. 评估AGI与多模态模型的标准

在讨论 AGI 和多模态模型的路径时，学者们提到了多模态数据是否需要完全跨越所有任务。是否所有任务都需要多模态能力才能算作 AGI，还是仅仅关注某一模态（如文本）的理解和生成能力？其中提到，如果一个AI能完美完成所有文本相关的任务，是否就可以认为它是 AGI？这一问题并没有统一的答案。不同的学者和研究者对 AGI的定义和要求各不相同。

5. Open Source 与社区支持的重要性

在这部分的讨论中，重点提到了 LLaMA 项目，作为开源项目的成功案例，LLaMA 的代码质量和社区支持在 MLLM（多模态学习）领域发挥了重要作用。尤其是在研究人员发布新模型时，开源不仅能帮助其他学者复制和验证结果，还能促进模型的持续改进。为了让开源项目成功，最重要的是确保其有用且易于使用。开源代码和模型不仅仅为了追求 Benchmark 数字的提升，更重要的是要确保模型在实际应用中的有效性和实用性。

6. 伦理问题与AGI的安全性

随着 AGI 和超智能体（super agents）的发展，伦理问题和安全问题变得日益突出。如何确保智能体在决策时符合人类的价值观，并避免有害结果，是当前人工智能领域面临的一个重大挑战。模型的可控性和对复杂环境的适应能力是评估智能体的关键因素之一。此外，还需要防止一些恶意用户或攻击者通过篡改数据或引导智能体执行不道德的任务。此类问题不仅影响模型的安全性，也关系到整个AI领域的可信度。

7. 从超智能体和基础模型的关系探讨AGI的未来

在最后的讨论中，提出了“超智能体”与“基础模型”之间的关系问题。是否超智能体（具备某种自主决策能力的模型）是通向AGI的正确路径，还是通过发展更强大的基础模型（如聊天机器人模型）能够更快达到AGI的水平？这一问题仍未有明确的答案，部分学者认为，超智能体和基础模型可能是相辅相成的，二者结合可能是实现AGI的最佳途径。