摘要：多模态学习是指让模型能够同时处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频、视频等，从而更全面地理解和分析信息，并生成更丰富、更具表现力的输出。在 LLM 中引入多模态学习，旨在突破传统语言模型仅处理文本的局限性，使其能够更好地与现实世界中的多种信息形式进行交
多模态学习是指让模型能够同时处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频、视频等，从而更全面地理解和分析信息，并生成更丰富、更具表现力的输出。在 LLM 中引入多模态学习，旨在突破传统语言模型仅处理文本的局限性，使其能够更好地与现实世界中的多种信息形式进行交互。
融合视觉编码器：通常会利用现有的视觉编码器，如 Vision Transformer（ViT），将视觉数据转换为与 LLM 兼容的嵌入空间。例如，mPLUG - Owl 模型采用 CLIP ViT - L/14 作为 “视觉基础模块”，将图像编码为特征向量，然后通过类似 Flamingo 的 Perceiver Resampler 结构对视觉特征进行重组，再输入到以 LLaMA 初始化的文本解码器中进行处理。跨模态对齐预训练：在多模态学习的初期，需要进行跨模态对齐预训练。这一阶段会使用大量的图像 - 文本配对数据，让 LLM 学习将图像与其文本描述关联起来。通过为每张图像生成准确且相关的标题，训练 LLM 从图像中提取关键语义，实现视觉和语言模态间的对齐。指令微调：在跨模态对齐预训练之后，会进行多模态的指令微调。例如 LLaVA 模型基于 MSCOCO 数据集，通过让 GPT4 生成关于图像的对话、详细描述、复杂推理过程等文本，构建图文相关的 instruCTion tuning 数据集，然后对模型进行微调，使模型能够更好地理解和处理多模态指令。利用提示工程：设计同时包含文本指令和图像输入的 Prompt，引导 LLM 关注图像的特定区域或方面。例如，在进行视觉问答时，通过 Prompt 让模型根据图像内容回答问题，需要精心设计 Prompt 的格式和内容，以提高模型的回答准确性。图像描述与问答：LLM 可以根据图像内容生成简洁或详细的文字描述，也可以回答关于图像的各种问题，如物体识别、场景理解等。例如 OpenAI 的 GPT - 4V 系列、Google 的 Gemini Pro Vision 等模型都具备强大的图文理解和对话能力。医疗领域：可以识别医生手写处方与检查报告，自动结构化存储至 HIS 系统，还能结合 CT/MRI 图像与手写标注，生成多模态诊断建议，减少漏诊率。工业检测：能自动识别手绘工程图纸中的尺寸标注与公差符号，与 CAD 系统实时同步，提高设计效率，也可以通过 AR 眼镜采集现场手写注释，联动 AI 模型定位设备异常，缩短维护响应速度。来源：自由坦荡的湖泊AI一点号
