Next Token Prediction Towards Multimodal Intelligence: A Comprehensive Survey

本文是LLM系列文章,针对《Next Token Prediction Towards Multimodal Intelligence: A Comprehensive Survey》的翻译。

摘要

在自然语言处理中语言建模的基础上,Next Token Prediction(NTP)已经发展成为跨各种模式的机器学习任务的通用训练目标,取得了相当大的成功。随着大型语言模型(LLM)的发展,在文本模态中统一了理解和生成任务,最近的研究表明,来自不同模态的任务也可以有效地封装在NTP框架中,将多模态信息转换为令牌,并在给定上下文的情况下预测下一个。这项调查引入了一个全面的分类法,通过NTP的视角统一了多模态学习中的理解和生成。拟议的分类法涵盖了五个关键方面:多模式标记化、MMNTP模型架构、统一任务表示、数据集和评估以及开放

【AI黑话日日新】Day 087|VLM(视觉语言模型) VLM 把"看"变成了 LLM 能处理的一种 token,让模型从读文字跨进读世界,但下一步的关键不在更大,而在更准、更会指、更能接上动作。 阅读详情

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