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...
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。 MM IT 这种方法需要使用一组指令格式的数据集对预训练的 MM-LLM 进行微调。通过这个微调过程,MM-LLM 可以泛化到未曾见过的任务,执行新指令,从而增强零样本性能。 MM IT 包含监督式微调(SFT)和根据人类反馈的强化学习(RLHF),...
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...
类似InstructGPT 与 InstructBLIP 的思路,MM IT 阶段(Instruction Tuning)主要包含有监督微调(SFT)与基于人类反馈的强化学习(RLHF),旨在使用一组指令数据对预训练的 MM LLMs 进行微调,在 MM IT 的过程在 MM LLMs 通过新的指令来增强其泛化能力,加强其 Zero-shot 的能力。 多模态大模型综述 介绍完多模态大模型...
本文是关于论文《MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Models》的简要介绍。大型语言模型沿着多模态方向发展成为目前越来越受关注的研究领域,这篇论文从方法角度整理了2022年到2024年2月的经典多模态大语言模型,并从技术角度给出了一些前瞻思路。本文主要按照作者提供的框架和案例进行介绍。 有关本专...
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...