多模態對齊如何做？國防科大等最新《如何彌合模態間的差距：多模態大型語言模型》綜述四大類型多模態對齊方法

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原標題：多模態對齊如何做？國防科大等最新《如何彌合模態間的差距：多模態大型語言模型》綜述四大類型多模態對齊方法

關鍵字：模型,數據,能力,方法,報告

文章來源：人工智能學家

內容字數：8039字

內容摘要：來源：專知這篇綜述論文探討了多模態大型語言模型（MLLMs），它們集成了像GPT-4這樣的大型語言模型（LLMs），以處理多模態數據，如文本和視覺。MLLMs展示了如生成圖像敘事和回答基于圖像的問題等能力，為實現現實世界中的人機交互架起了橋梁，并暗示了通往人工通用智能的潛在路徑。然而，MLLMs在處理多模態的語義差距時仍面臨挑戰，這可能導致錯誤的生成，對社會構成潛在風險。選擇合適的模態對齊方法至關重要，因為不當的方法可能需要更多的參數，而性能提升有限。本文旨在探索LLMs的模態對齊方法及其現有能力。實施模態對齊使LLMs能夠解決環境問題并增強可訪問性。本研究將MLLMs中現有的模態對齊方法分為四組：（1）多模態轉換器，將數據轉換成LLMs能理解的形式；（2）多模態感知器，提高LLMs感知不同類型數據的能力；（3）工具輔助，將數據轉換成一種通用格式，通常是文本；以及（4）數據驅動方法，教授L…

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作者簡介：致力成為權威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構