多模态对齐如何做？国防科大等最新《如何弥合模态间的差距：多模态大型语言模型》综述四大类型多模态对齐方法

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原标题：多模态对齐如何做？国防科大等最新《如何弥合模态间的差距：多模态大型语言模型》综述四大类型多模态对齐方法

关键字：模型,数据,能力,方法,报告

文章来源：人工智能学家

内容字数：8039字

内容摘要：来源：专知这篇综述论文探讨了多模态大型语言模型（MLLMs），它们集成了像GPT-4这样的大型语言模型（LLMs），以处理多模态数据，如文本和视觉。MLLMs展示了如生成图像叙事和回答基于图像的问题等能力，为实现现实世界中的人机交互架起了桥梁，并暗示了通往人工通用智能的潜在路径。然而，MLLMs在处理多模态的语义差距时仍面临挑战，这可能导致错误的生成，对社会构成潜在风险。选择合适的模态对齐方法至关重要，因为不当的方法可能需要更多的参数，而性能提升有限。本文旨在探索LLMs的模态对齐方法及其现有能力。实施模态对齐使LLMs能够解决环境问题并增强可访问性。本研究将MLLMs中现有的模态对齐方法分为四组：（1）多模态转换器，将数据转换成LLMs能理解的形式；（2）多模态感知器，提高LLMs感知不同类型数据的能力；（3）工具辅助，将数据转换成一种通用格式，通常是文本；以及（4）数据驱动方法，教授L…

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