多模态大模型入门指南-长文慎入【持续更新】
多模态大模型入门指南-长文慎入【持续更新】
2024年3月31日修改
内容总结，本篇综述主要介绍和分析了以下几个方面：
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概述了MM-LLMs的设计形式，将模型架构分为5个部分：模态编码器、输入投影器、语言模型骨干、输出投影器和模态生成器。阐述了每一部分的实现选择。
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描述了MM-LLMs的训练流程，主要包括多模态预训练和多模态指令微调两个阶段。
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总结分析了26种主流的MM-LLMs模型，从模型架构、训练数据集规模等多个维度进行了对比。
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综合回顾了主要MM-LLMs在18个广泛使用的视觉语言评测集上的表现，并总结提炼出提升模型效果的重要训练方法。
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探讨了MM-LLMs未来发展的5大方向：构建更强大的模型、设计更具挑战性的评估集、移动端/轻量级部署、具备实体性的智能和持续性指令调整。
综上，该论文系统梳理了MM-LLMs的框架、模型、评估指标和未来研究方向，对其现状和发展趋势进行了全面而深入的总结，为相关领域的研究与进一步发展奠定了基础。
部分模型 总结如下：
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