如何赋予LLM多模态能力（MLLM）

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原创最新推荐文章于 2026-11-03 21:17:13 发布 1.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

多模态大模型LLM、MLLM性能评估方法虽然 LMM 在许多场景中以开放式方式和自由格式文本表现出了出色的视觉识别和推理能力，但 LMM 的评估正成为一个紧迫且具有挑战性的问题。已经开发了几个相关的基准来评估 LMM 的各个方面，包括 OCR、hallucination (POPE) 和 HaELM 等特定能力）和 adversarial robustness），到综合评估，如 LAMM、LVLM-eHub。我们在下表中总结了 LMM 评估基准。其中，LLaVA-Bench是首次尝试专门针对LMM设计开放世界视觉聊天基准。阅读详情

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。

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