LLaDA-V

LLaDA-V – 人大高瓴AI联合蚂蚁推出的多模态大模型

LLaDA-V是一款由中国人民大学高瓴人工智能学院与蚂蚁集团联合开发的多模态大语言模型（MLLM），其底层架构基于纯扩散模型，专注于视觉指令的微调。该模型在原有的LLaDA基础上，集成了视觉编码器和多层感知器连接器，能够将视觉特征有效映射到语言嵌入空间，促进多模态的一致性和融合。

LLaDA-V是什么

LLaDA-V是由中国人民大学高瓴人工智能学院与蚂蚁集团共同推出的一款多模态大语言模型（MLLM）。该模型基于纯扩散模型架构，专注于视觉指令的微调。通过引入视觉编码器和多层感知器连接器，LLaDA-V能够将视觉特征映射到语言嵌入空间，确保多模态信息的有效对齐。LLaDA-V在多模态理解方面表现出色，超越了现有的混合自回归-扩散和纯扩散模型。

LLaDA-V的主要功能

• 图像描述生成：根据输入的图像生成详尽的描述文本。
• 视觉问答：针对图像内容提出问题并给出答案。
• 多轮多模态对话：在给定图像的背景下，进行多轮对话，理解与图像及对话历史相关的回答。
• 复杂推理任务：处理图像和文本结合的复合任务，比如解答与图像相关的数学或逻辑问题。

LLaDA-V的技术原理

• 扩散模型：扩散模型通过逐步去除噪声生成数据。在LLaDA-V中采用掩码扩散模型，通过在句子中随机掩码一些词（用特殊标记[M]替代），训练模型预测原始掩码词的内容。
• 视觉指令微调：该框架包括视觉塔和多层感知器连接器。视觉塔利用SigLIP 2模型将图像转化为视觉表示，而多层感知器连接器则将视觉表示映射到语言模型的词嵌入空间，有效融合视觉特征与语言特征。
• 多阶段训练策略：初始阶段，训练多层感知器连接器以对齐视觉表示和语言嵌入；第二阶段，对整个模型进行微调以理解和遵循视觉指令；第三阶段，进一步提升模型的多模态推理能力，处理复杂的多模态推理任务。
• 双向注意力机制：在多轮对话中，LLaDA-V采用双向注意力机制，使模型在预测掩码词时能够综合考虑整个对话上下文，从而提升对话理解的连贯性和逻辑性。

LLaDA-V的项目地址

• 项目官网：https://ml-gsai.github.io/LLaDA-V
• GitHub仓库：https://github.com/ML-GSAI/LLaDA-V
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2505.16933

LLaDA-V的应用场景

• 图像描述生成：自动为图像生成详细描述，帮助用户理解图像内容。
• 视觉问答：解答与图像相关的问题，适用于教育、旅游等多个领域。
• 多轮对话：在智能客服、虚拟助手等场景中进行多轮多模态对话。
• 复杂推理：处理涉及图像和文本的复杂推理任务，例如数学问题的解答。
• 多图像与视频理解：分析多个图像和视频内容，适用于视频分析和监控等应用。

常见问题

• LLaDA-V适合哪些行业？：该模型广泛应用于教育、旅游、智能客服、视频分析等多个领域。
• 如何访问LLaDA-V的资源？：用户可以通过官网和GitHub链接访问相关资源。
• LLaDA-V的技术支持如何获取？：用户可以通过项目的GitHub页面提出问题和获取支持。