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

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