多模态大语言模型(MLLMs)-一般架构（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

多模态大语言模型(Multimodal Large Language Model , MLLM），在LLM原有的强大泛化和推理能力基础上，进一步引入了多模态信息处理能力。相比于以往的多模态方法，例如以 CLIP 为代表的判别式，或以 OFA 为代表的生成式，新兴的 MLLM 展现出一些典型的特质，在下面这两种特质的加持下，MLLM 涌现出一些以往多模态模型所不具备的能力！

• 模型大。MLLM 通常具有数十亿的参数量，更多的参数量带来更多的潜力；

• 新的训练范式。为了激活巨大参数量的潜力，MLLM 采用了多模态预训练、多模态指令微调等新的训练范式，与之匹配的是相应的数据集构造方式和评测方法等。

下面主要介绍一下MLLM的模型架构。

1 模型架构

对于多模态输入-文本输出的典型 MLLM，其架构一般包括模态编码器、连接器以及 LLM。如要支持更多模态的输出(如图片、音频、视频)，一般需要额外接入生成器，如下图所示:

**模态编码器（Modality Encoder）**负责将原始的信息(如图片)编码成特征，连接器(Connector)则进一步将特征处理成LLM 易于理解的形式，即视觉 Token。LLM 则作为“大脑”综合这些信息进行理解和推理，生成回答。目前，三者的参数量并不等同，以 Qwen-VL为例，LLM 作为“大脑”参数量为 7.7B，约占总参数量的 80.2%，视觉编码器次之(1.9B，约占 19.7%)，而连接器参数量仅有 0.08B。

2 模态编码器

**模态编码器（Modality Encoder）**主要是将其他的非文本模型信息编码成易于 LLM 可用的特征信息，并且编码器编码的特征大小会影响视觉特征输入到LLM模型中的信息量。例如，对于视觉编码器而言，增大输入图片的分辨率是提升性能的有效方法。一种方式是直接提升分辨率，这种情况下需要放开视觉编码器进行训练以适应更高的分辨率。另一种方式是将大分辨率图片切分成多个子图，每个子图以低分辨率送入视觉编码器中，这样可以间接提升输入的分辨率。

3 LLM

常用的包括LLM包括 LLaMA系列、Qwen系列和 InternLM系列等，前者主要支持英文，而后两者中英双语支持得更好。就性能影响而言，加大 LLM 的参数量可以带来显著的性能增益，如 LLaVA-NeXT在 7B/13B/34B 的 LLM 上进行实验，发现提升LLM 大小可以带来各 benchmark 上的显著提升，在 34B 的模型上更涌现出 zero-shot 的中文能力。除了直接增大 LLM 参数量，近期火热的 MoE 架构则提供了更高效实现的可能性，即通过稀疏计算的方式，在不增大实际计算参数量的前提下提高总的模型参数量。

4 连接器

**连接器(Connector)**主要作用是进一步将非文本特征处理(如视觉特征)成适合LLM的输入token格式。相对前两者来说，连接器的重要性略低，其不如视觉 token 数量(决定之后 LLM 可用的视觉信息)及图片的分辨率(决定视觉编码器的输入信息量)重要。

5 生成器

生成器(Generator**)**一般而言是可选的，其主要作用是对LLM输出特征进行非文本多模态的内容生成，生成器可以支持更多模态的输出(如图片、音频、视频)，弥补了LLM的多模态生成能力不足的缺点。例如：

• 图像生成：根据文本描述，利用LLM输出特征生成对应的图像。

• 视频生成：根据文本描述利用LLM输出特征生成视频内容，或将图片序列生成视频。

AI大模型学习福利

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

2024最新版CSDN大礼包：《AGI大模型学习资源包》免费分享

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

2024最新版CSDN大礼包：《AGI大模型学习资源包》免费分享

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

2024最新版CSDN大礼包：《AGI大模型学习资源包》免费分享

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

2024最新版CSDN大礼包：《AGI大模型学习资源包》免费分享

四、AI大模型商业化落地方案

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

2024最新版CSDN大礼包：《AGI大模型学习资源包》免费分享

作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。