多模态大语言模型综述：解锁关键技术和应用

多模态大语言模型综述 多模态大语言模型（Multimodal Large Language Models，MLLM）近来成为研究的热点，它利用强大的大型语言模型（Large Language Models，LLM）作为“大脑”，可以执行各种多模态任务。MLLM展现出了传统方法所不具备的能力，比如能够根据图像创作故事，无需OCR的数学推理等，这为实现人工智能的通用智能提供了一条潜在路径。 多模态大语言模型的构建方式是通过在一组以指令格式组织的数据集上微调预训练的LLM，以实现对未见任务的泛化能力提升。这种方法被称为多模态指令调优（Multimodal Instruction Tuning）。指令调优是通过在一组以指令格式组织的数据集上微调预训练的LLM，以实现对未见任务的泛化能力提升。这一简单而有效的思想已在自然语言处理领域的一系列工作中得到成功应用，如ChatGPT、InstructGPT、FLAN和OPT-IML。 多模态大语言模型的关键技术包括： 1. 多模态表示学习（Multimodal Representation Learning）：学习如何将多种类型的数据（如文本、图像、音频等）表示为统一的向量空间，以便于后续的多模态任务。 2. 多模态融合（Multimodal Fusion）：将多种类型的数据融合到一起，以便于生成更加准确的结果。 3. 多模态生成（Multimodal Generation）：根据输入的多模态数据生成新的数据，如根据图像生成文本描述。 多模态大语言模型的应用包括： 1. 图像描述生成（Image Description Generation）：根据输入的图像生成文本描述。 2. 文本图像生成（Text-to-Image Generation）：根据输入的文本生成图像。 3. 语音识别（Speech Recognition）：根据输入的语音信号识别出对应的文本。 4. 机器翻译（Machine Translation）：将一种语言的文本翻译为另一种语言的文本。 当前研究中存在的挑战包括： 1. 数据不充分（Data Insufficiency）：当前的多模态大语言模型需要大量的数据来训练，而获取这些数据是非常困难的。 2. 计算资源限制（Computational Resource Constraints）：训练多模态大语言模型需要非常强大的计算资源，而这些资源是有限的。 3. 解释性和可靠性（Interpretability and Reliability）：多模态大语言模型的结果难以解释和可靠性不高，影响了模型的可靠性。 鉴于MLLM的时代刚刚开启，研究者们将持续更新这篇综述，以期待能够激发更多的研究。同时，MLLM也面临着许多挑战和难题，需要研究者们共同努力来解决这些问题。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2306.13549 Github地址：https://github.com/BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models