本文综述了近年来多模态大语言模型（MM-LLMs）的发展情况，并介绍了成本效益高的训练策略。这些模型不仅保留了传统大语言模型的推理和决策能力，还能够支持多种多模态任务。作者首先概述了模型架构和训练流程的设计方案，然后对126个具有不同设计方案的MM-LLMs进行了分类总结，并分析了它们在主流基准测试中的表现。此外，文章还提供了增强MM-LLMs效果的关键训练技巧，并探讨了MM-LLMs未来的研究方向。该综述旨在促进MM-LLMs领域的进一步发展。
论文方法
方法描述
本文提出的多模态预训练语言模型（MM-LLM）是一种能够同时处理多种不同模态数据的语言模型，包括图像、视频、音频和文本等。该模型采用了五种组件构成，包括Modality Encoder、LLM Backbone、Input Projector、Output Projector和Modality Generator。其中，Modality Encoder用于将输入的不同模态数据编码成对应的特征向量；Input Projector和Output Projector分别用于将不同类型的数据映射到相同的语义空间，并将语义空间中的信号传递给LLM Backbone；LLM Backbone是一个大型的预训练语言模型，可以对不同类型的信号进行理解和推理；Modality Generator则负责根据接收到的信号产生对应类型的新数据。
方法改进
相比于传统的单模态语言模型，MM-LLM在多个模态之间建立了更紧密的联系，使得模型具有更强的泛化能力和交互能力。此外，MM-LLM还引入了Input Projector和Output Projector两个新的组件，通过将不同类型的数据映射到相同的语义空间中，进一步提高了模型的性能。
解决的问题
MM-LLM主要解决了多模态数据之间的交互问题，使得模型能够在不同模态之间进行信息交流和转换。这对于许多现实世界的应用场景非常有用，例如自然语言问答系统、语音识别系统和图像检索系统等。通过使用MM-LLM，这些系统可以更好地理解用户的需求并提供更加精准的服务。
论文实验
本文主要介绍了基于多模态的大型语言模型（MM-LLMs）在视觉理解领域的性能比较和训练技巧，并探讨了未来发展的方向。文章首先列出了四个关键方面来增强MM-LLMs的强度，包括扩展模态、多样化LLMs、改善MM IT数据集质量和加强MM生成能力。接着，文章讨论了如何构建更具有挑战性的基准测试，以更好地评估MM-LLMs的能力。此外，文章还提出了移动/轻量级部署、身临其境智能、持续学习以及缓解幻觉等方面的研究方向。
在实验部分，作者对多个MM-LLMs进行了性能比较，包括MiniGPT-v2、MiniGPT-v2-chat、LLaMA、VLA-13B、Vila等。这些模型在不同的视觉任务上表现良好，例如OKVQA、IconVQA、VQAv2和GQA。作者还介绍了训练技巧，如提高图像分辨率和使用高质量SFT数据可以显著提高模型的性能。此外，作者还探讨了如何构建更具挑战性的基准测试，以评估MM-LLMs的能力。最后，作者提出了一些研究方向，如移动/轻量级部署、身临其境智能、持续学习以及缓解幻觉等。
论文总结
文章优点
- 提供了全面的多模态预训练模型（MM-LLMs）综述，涵盖了最新的研究进展。
- 对MM-LLMs进行了详细的分类，并提供了每个组件的详细概述，使读者能够深入了解其设计原理。
- 汇总了主流的多模态基准测试数据集，为研究人员提供了一个清晰的认识。
- 给出了各种SOTA MM-LLMs的详细介绍，包括它们的特点和性能表现。
- 提供了关于MM-LLMs应用的社会影响的讨论，强调了潜在的风险和挑战。
方法创新点
- 利用强大的大型语言模型（LLMs）来增强不同模态的任务能力。
- 强调连接不同模态的方法是关键，提出了MM PT+MM IT管道的策略。
- 着重介绍了多模态预训练数据集和指令微调的数据集的选择和使用。
- 在多模态生成任务方面，提出了一些新的想法和技术，如在多个模态之间进行转换。
未来展望
- 未来的研究应该关注如何更好地解决多模态数据的稀疏性和不均衡性问题。
- 需要更多的研究来探索如何有效地处理多模态输入和输出之间的关系。
- 进一步研究如何利用预训练模型来提高多模态模型的泛化能力和鲁棒性。
- 探索将多模态学习与其他技术结合起来，例如迁移学习、强化学习等，以实现更好的性能。