How to Bridge the Gap between Modalities: A Comprehensive Survey on Multi-modal Large Language Model

本文是LLM系列文章,针对《How to Bridge the Gap between Modalities: A Comprehensive Survey on Multi-modal Large Language Model》的翻译。

如何弥合模态之间的差距——多模态大语言模型综述

  • 摘要
  • 1 引言
  • 2 概述
  • 3 多模态转换器
  • 4 多模态感知器
  • 5 工具辅助
  • 6 数据驱动MLLMs
  • 7 未来方向和挑战
  • 8 结论

摘要

本文探讨了多模态大型语言模型(MLLMs),它集成了GPT-4等LLM来处理文本和视觉等多模态数据。MLLMs展示了生成图像叙述和回答基于图像的问题等功能,弥合了现实世界人机交互的差距,并暗示了通往通用人工智能的潜在途径。然而,MLLMs在处理多模态语义缺口方面仍然面临挑战,这可能导致错误生成,给社会带来潜在风险。选择合适的模态对齐方法至关重要,因为不合适的方法可能需要更多的参数,性能改进有限。本文旨在探索LLM的模态对齐方法及其现有能力。实施模式调整使LLM能够解决环境问题并提高可访问性。该研究将MLLM中现有的模态对齐方法分为四组:(1)将数据转换为LLM能够理解的多模态转换器;(2) 多模态感知器,以改进LLM感知不同类型数据的方式;(3) 工具帮助利用工具将数据更改为一种通用格式,通常为文本;以及(4)数据驱动方法,教导LLM理解数据集中特定类型的数据。

1 引言

2 概述

3 多模态转换器

4 多模态感知器

5 工具辅助

6 数据驱动MLLMs

7 未来方向和挑战

8 结论

本文全面讨论了多模态MLLM在模态对齐中的发展和应用,特别是它们如何集成LLM来处理包含文本和视觉等各种模态的数据。这些模型展示了新的能力,如生成图像叙述和视觉问答(VQA),表明向更真实的人机交互和通用人工智能迈进。然而,MLLMs在处理多模态数据中的语义差距方面仍然面临挑战,这可能导致错误的生成并给社会带来风险。因此,选择合适的模态对齐方法对于避免资源浪费和提高性能至关重要。因此,我们对现有的模态对齐方法进行了分类和分析,强调了它们在MLLMs发展早期的独特特征和研究方向。这些方法包括(1)多模态转换器、(2)多模态感知器、(3)工具辅助和(4)数据驱动方法,每种方法都从不同角度解决模态之间的差异。总之,本文为理解和改进多模态数据处理中的MLLMs提供了宝贵的见解,并为未来的研究方向奠定了基础。

你可能感兴趣的:(LLM,综述文章,语言模型,人工智能,自然语言处理)