一、MM-LLM的模型架构 二、MM-LLM的训练流程 三、最新进展 四、未来发展方向 构建更强大的模型: 构建更具挑战性的基准: 移动/轻量化部署: 具身智能: 持续指令调优: 附录 近日来自腾讯的研究团队发表了“MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Models”详细介绍多模态大型语言模型的最新进展,包括...
MM-LLMs的训练流程分为两个主要阶段:多模态预训练(MM PT)和多模态指令微调(MM IT)。 在MM PT阶段,通过优化预定义的目标来训练输入和输出投影器,实现不同模态之间的对齐。 在MM IT阶段,使用指令格式化的数据集对预训练的MM-LLMs进行微调,以提高模型对未见任务的泛化能力。 多模态预训练(MM PT) 在这一阶段...
输入投影器(Input Projector, IP)在多模态大型语言模型(MM-LLMs)中的作用是将来自不同模态的编码特征与文本特征空间对齐,以便这些特征可以作为LLM主干的输入。以下是文件中提到的输入投影器的详细介绍: 线性投影器(Linear Projector): 线性投影器是最简单的输入投影器实现,它通过一个线性变换将模态编码器的输出特征映...
全面理解长视频的多模态大语言模型综述 | 大语言模型 (LLM) 与视觉编码器的集成最近在视觉理解任务中表现出色,利用其固有的能力来理解和生成类似人类的文本以进行视觉推理。鉴于视觉数据的多样性,多模态大语言模型 (MM-LLM) 在理解图像、短视频和长视频的模型设计和训练方面表现出差异。我们的论文重点关注长视频理解...
类别:综述;模型蒸馏 解读 主要涉及的是对大型语言模型的知识蒸馏技术进行调查和研究。它介绍了在大型语言模型领域中,知识蒸馏在从专有巨头模型(如GPT-4)向开源模型(如LLaMA和Mistral)转移先进功能方面的关键作用。此外,该论文还提到知识蒸馏在压缩模型和促进自我改进方面起着重要作用。它还讨论了知识蒸馏技术在生成型语...
《MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Models》Homepage:mm-llms.github.io/Paper:arxiv.org/pdf/2401.1360 TimeLine image.png Model Architecture 主流的模态大模型(MLLM)为"五段式"架构。这种架构可以复用已有的LLM、模态Encoder和模态 Decoder, 极大降低训练参数量,降低训练成本。这种架构包...