揭秘多模态大模型如何处理图片

引言：从文字到万物，AI 感知世界的进化

大型语言模型（LLM）的诞生，让机器拥有了前所未有的理解和生成文本的能力。然而，人类感知世界远不止于文字。图像，作为信息传递最直观、最丰富的媒介之一，蕴含着远超文字的细节、情感和上下文。要让 AI 真正理解我们所处的世界，并与之进行更深层次的交互，就必须赋予它一双能够“看懂”图片的「视觉之眼」。

多模态大模型（MLLM）正是这场视觉革命的核心驱动力。它们试图打破语言和视觉之间的壁垒，让 LLM 不仅能处理文字，还能理解图像中的内容，完成诸如图文问答（VQA）、图像描述、物体识别等复杂任务。

这一切的起点，都源于 MLLM 输入端的图像编码器 (Image Encoder)。它的核心任务是将像素构成的图像，转换为 LLM 能够理解和处理的特征表示（通常是向量序列）。这个过程看似简单，实则充满了挑战与精妙的设计。

那么，MLLM 究竟是如何实现图像编码的？有哪些主流的技术方案？它们各自的优缺点又是什么？本文将结合图表示例和代码片段，深入浅出地为你揭秘 MLLM 图像编码器的核心技术和实现逻辑