阅读笔记-MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Models

本文综述了多模态大型语言模型MM-LLMs的发展,强调了传统方法的挑战,如高计算成本和效率低下。作者提出了利用预训练LLMs增强多模态支持的策略,并详细描述了模型架构、训练流程和未来发展方向,包括实时跟踪平台。

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研究背景: 随着多模态大型语言模型(MM-LLMs)的发展,它们在多种下游任务中取得了显著的性能提升。然而,随着模型规模和数据集的不断扩大,传统的多模态模型在从头开始训练时面临着巨大的计算成本。为了解决这一问题,研究者们开始利用现有的预训练单模态基础模型,特别是强大的大型语言模型(LLMs),以成本效益高的训练策略来增强多模态输入或输出的支持。这种策略旨在减轻计算开销,提高多模态预训练的效率,从而推动了MM-LLMs这一新兴领域的发展。

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过去方案和缺点: 以往的多模态模型在训练时通常需要从头开始,这不仅计算成本高,而且在处理多模态数据时存在效率低下的问题。此外,这些模型在指令遵循、零样本学习、上下文学习(ICL)和交互能力方面存在不足。此外,传统的训练流程仅包括预训练(PT)阶段,而没有包含指令微调(IT)阶段,限制了模型的灵活性和适应性。
本文方案和步骤: 本文提出了一种全面的研究调查,旨在促进MM-LLMs的进一步研究。首先,文章概述了模型架构和训练流程的一般设计公式。然后,介绍了一个包含122个MM-LLMs的分类体系,每个模型都有特定的公式特征。此外,文章回顾了选定的MM-LLMs在主流基准测试上的性能,并总结了关键的训练配方以增强MM-LLMs的效能。最后,文章探

<think>好的,用户现在想要复现一篇关于大语言模型自相矛盾幻觉的论文中的代码,需要知道需要下载哪些软件。首先,我需要回想一下常见的复现机器学习论文代码所需的工具和环境。 首先,用户可能需要Python环境,因为大多数机器学习项目都是用Python写的。然后是深度学习框架,比如PyTorch或TensorFlow,这取决于论文中使用的是哪个。需要检查论文的代码仓库,比如GitHub,看看他们用的是哪个框架。 接下来,版本管理工具Git是必须的,用来克隆代码仓库。虚拟环境管理工具如Conda或venv也很重要,用来隔离项目依赖,避免版本冲突。安装依赖通常通过requirements.txt或者pip,所以需要pip。 然后,数据处理可能需要Jupyter Notebook或者VS Code这样的编辑器。如果涉及大规模数据处理,可能需要数据库如MySQL或PostgreSQL,不过不确定这篇论文是否需要。另外,如果代码需要GPU加速,CUDA和cuDNN也是必须的,但用户可能已经安装了这些,如果他们使用GPU的话。 用户可能还需要特定的自然语言处理库,比如Hugging Face的Transformers,因为论文可能基于预训练模型。还有数据集处理库如Datasets,评估指标库如Evaluate。日志管理可能用到Weights & Biases或者TensorBoard,但要看论文的具体配置。 用户的问题中还提到复现代码,可能需要安装论文中提到的特定模型或数据集,所以需要查看他们的文档。此外,Docker可能被用来容器化环境,方便复现,但这也取决于论文作者是否提供了Dockerfile。 我需要确保用户按照步骤来:先安装Python和包管理工具,然后克隆仓库,设置虚拟环境,安装依赖,处理数据和模型,最后运行代码。可能还需要注意版本兼容性问题,比如PyTorch版本与CUDA的匹配。 另外,用户可能遇到的问题包括依赖项版本冲突、缺少必要的系统库、数据集下载问题等,所以建议他们仔细阅读代码仓库的README,可能有详细的安装说明。如果遇到错误,查看issue页面或者联系作者。 最后,用户可能需要GPU资源,如果他们没有的话,可能需要考虑云服务比如Google Colab。不过这些都是后续步骤,当前问题主要是需要下载的软件列表,所以需要把这些关键点整理清楚,分步骤说明,确保用户能够逐步完成环境配置。</think>复现论文《SELF-CONTRADICTORY HALLUCINATIONS OF LLMS: EVALUATION, DETECTION AND MITIGATION》的代码时,需根据其开源代码库的具体要求准备环境。以下是一般性步骤和需要安装的软件/工具: --- ### **1. 基础环境** - **Python** 通常需安装Python 3.8+版本,建议通过[Anaconda](https://www.anaconda.com/)或[Miniconda](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html)管理环境。 ```bash conda create -n self_contradictory python=3.8 conda activate self_contradictory ``` - **Git** 用于克隆代码仓库(如论文提供GitHub链接): ```bash sudo apt-get install git # Linux ``` --- ### **2. 深度学习框架** - **PyTorch / TensorFlow** 根据论文代码依赖选择版本(通常需匹配CUDA驱动): ```bash # PyTorch示例 pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` - **Hugging Face Transformers** 若涉及预训练语言模型(如GPT、BERT等): ```bash pip install transformers datasets evaluate ``` --- ### **3. 代码依赖** - **从代码仓库安装** 克隆仓库后,通过`requirements.txt`安装依赖: ```bash git clone [论文代码仓库URL] cd [仓库目录] pip install -r requirements.txt ``` --- ### **4. 数据处理工具** - **Jupyter / VS Code** 用于运行实验脚本或分析代码(可选): ```bash pip install jupyterlab ``` - **Pandas / NumPy** 数据处理的常用库: ```bash pip install pandas numpy ``` --- ### **5. 模型与数据集** - **预训练模型权重** 根据论文要求下载模型(如Hugging Face Hub或作者提供的链接): ```python from transformers import AutoModel, AutoTokenizer model = AutoModel.from_pretrained("gpt2-large") ``` - **实验数据集** 需按论文说明获取(可能需申请权限或从特定平台下载)。 --- ### **6. 其他工具** - **CUDA/cuDNN** 若使用GPU加速,需安装对应版本(需与PyTorch版本匹配)。 - **Docker**(可选) 若作者提供容器化配置,可用Docker快速部署环境: ```bash docker pull [作者提供的镜像名] ``` --- ### **注意事项** 1. **版本对齐** 严格匹配论文代码库中`requirements.txt`或文档中指定的版本(如PyTorch 1.13+)。 2. **硬件要求** 大语言模型LLMs)实验通常需要GPU(如NVIDIA A100/V100)。 3. **代码调试** 关注仓库的`README.md`和`issues`,可能包含环境配置的额外说明。 建议先查阅论文的官方代码仓库(如GitHub)获取具体安装指南。
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