主流的图像—文本的多模态技术实现方法有哪些？

大体上可划分为3类：

1）训练中间层以对齐视觉模块和语言模型。该类方法首先预训练视觉模块，将这些视觉模块与LLM冻结，然后在视觉模块与LLM之间插入可训练的中间层，构建多模态模型。接着在大规模的图像—文本对数据集上对多模态模型进行微调，更新中间层的可训练参数，实现视觉模块与LLM的对齐，完成跨模态任务。

2）多模态指令微调。

该类方法在模态对齐的基础上，进一步进行指令微调训练，用多模态指令数据集对视觉编码器等额外结构进行适配，使其能够与LLM协同工作，从而达到与GPT-4类似的多模态能力。这类模型的训练通常包含两个阶段：第1阶段利用大规模的图像-文本对数据对模型进行预训练，学习视觉和语言模态间的对齐；第2个阶段通过多模态指令数据集对模型进行微调，让模型获得多模态指令跟随能力。

3）LLM作为理解中枢。

该类方法利用LLM实现多模态处理，它将多模态数据转化为文本数据输入LLM，作为与用户交流的理解中枢，LLM根据用户需求调用其它视觉基础模型，从而达到跨模态输入输出和完成多种任务的效果。目前VisualChatGPT，MM-REACT采用这种方式构成多模态大模型。

目前，多模态大模型技术尚处于初级阶段，面临着训练数据不足、多模态信息表示不一致和对齐算法不精确等挑战。然而，多模态大模型具有融合多种感知维度的信息的能力，更接近人类认知世界的方式，是大模型未来的重要发展方向之一。

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博士，担任《Mechanical System and Signal Processing》审稿专家，担任
《中国电机工程学报》优秀审稿专家，《控制与决策》，《系统工程与电子技术》等EI期刊审稿专家，担任《计算机科学》，《电子器件》 ， 《现代制造过程》 ，《船舶工程》 ，《轴承》 ，《工矿自动化》 ，《重庆理工大学学报》 ，《噪声与振动控制》 ，《机械传动》 ，《机械强度》 ，《机械科学与技术》 ，《机床与液压》，《声学技术》，《应用声学》等中文核心审稿专家。
擅长领域：现代信号处理，机器学习，深度学习，数字孪生，时间序列分析，设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。