多模態(tài)對(duì)齊如何做？國(guó)防科大等最新《如何彌合模態(tài)間的差距：多模態(tài)大型語言模型》綜述四大類型多模態(tài)對(duì)齊方法

AIGC動(dòng)態(tài)歡迎閱讀

原標(biāo)題：多模態(tài)對(duì)齊如何做？國(guó)防科大等最新《如何彌合模態(tài)間的差距：多模態(tài)大型語言模型》綜述四大類型多模態(tài)對(duì)齊方法

關(guān)鍵字：模型,數(shù)據(jù),能力,方法,報(bào)告

文章來源：人工智能學(xué)家

內(nèi)容字?jǐn)?shù)：8039字

內(nèi)容摘要：來源：專知這篇綜述論文探討了多模態(tài)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(tài)數(shù)據(jù)，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(shí)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)世界中的人機(jī)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(tài)的語義差距時(shí)仍面臨挑戰(zhàn)，這可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的生成，對(duì)社會(huì)構(gòu)成潛在風(fēng)險(xiǎn)。選擇合適的模態(tài)對(duì)齊方法至關(guān)重要，因?yàn)椴划?dāng)?shù)姆椒赡苄枰嗟膮?shù)，而性能提升有限。本文旨在探索LLMs的模態(tài)對(duì)齊方法及其現(xiàn)有能力。實(shí)施模態(tài)對(duì)齊使LLMs能夠解決環(huán)境問題并增強(qiáng)可訪問性。本研究將MLLMs中現(xiàn)有的模態(tài)對(duì)齊方法分為四組：（1）多模態(tài)轉(zhuǎn)換器，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成LLMs能理解的形式；（2）多模態(tài)感知器，提高LLMs感知不同類型數(shù)據(jù)的能力；（3）工具輔助，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一種通用格式，通常是文本；以及（4）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法，教授L…

原文鏈接：點(diǎn)此閱讀原文：多模態(tài)對(duì)齊如何做？國(guó)防科大等最新《如何彌合模態(tài)間的差距：多模態(tài)大型語言模型》綜述四大類型多模態(tài)對(duì)齊方法

聯(lián)系作者

文章來源：人工智能學(xué)家

作者微信：AItists

作者簡(jiǎn)介：致力成為權(quán)威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機(jī)構(gòu)