大语言模型原理基础与前沿 基于相似性搜索的多模态对齐

大语言模型原理基础与前沿 基于相似性搜索的多模态对齐

1.背景介绍

近年来,大语言模型(Large Language Models,LLMs)在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的突破和进展。从GPT-3到ChatGPT,再到最新的LLaMA和PaLM等模型,LLMs展现出了惊人的语言理解和生成能力,受到学术界和工业界的广泛关注。LLMs强大的性能得益于其海量的预训练数据和参数规模,以及创新的训练范式如自回归语言建模(Autoregressive Language Modeling)、掩码语言建模(Masked Language Modeling)等。

然而,当前的LLMs主要聚焦于单一模态的文本数据,对于图像、视频、音频等其他模态的理解和生成能力还比较有限。为了进一步拓展LLMs的应用边界,研究者们开始探索如何将LLMs扩展到多模态场景,实现文本与其他模态数据的统一表征和对齐。其中一个重要的研究方向就是基于相似性搜索(Similarity Search)的多模态对齐技术。

本文将深入探讨大语言模型中基于相似性搜索的多模态对齐原理和前沿进展。我们首先介绍相关的核心概念,然后详细阐述多模态对齐的核心算法和数学模型。接着通过具体的代码实例和应用场景来展示该技术的实践。最后总结多模态对齐的发展趋势与挑战,并提供一些常见问题解答。

2.核心概念与联系

要理解基于相似性搜索的多模态对齐技术,首先需要了解几个核心概念:

2.1 多模态学习(Multimodal Learning