Aug, 2024

多模态大语言模型的综合评估：不同任务的性能与挑战

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TL;DR本研究解决了多模态大语言模型（MLLMs）在实际应用中面临的挑战和不足。通过系统归纳MLLM在语言、视觉和音频等多模态任务中的应用，并分析不同模型的关注点，本文提出了未来研究的潜在方向。研究结果为MLLM的发展和应用提供了重要的见解。
发现论文，激发创造
  • 多模式大型语言模型综述

    本文旨在追踪和总结MLLM的最新进展，包括MLLM的公式，技术和应用，以及现有的挑战和有前途的研究方向。

    Jun, 2023

  • 多模态大型语言模型综述

    本文探究了多模态语言模型的研究，集成了多种数据类型，如图像、文本、语言、音频和其他异构数据。通过合并各种模态，多模态模型能够更全面地理解和处理多样化的数据，本文旨在促进对多模态模型及其在各领域中的潜力的更深入理解。

    Nov, 2023

  • 多模态大型语言模型（MLLMs）的推理能力探索：多模态推理中新兴趋势的综述

    综合评估了多模态大语言模型的现有评估协议，分类和说明了多模态大语言模型的前沿，介绍了多模态大语言模型在推理密集型任务上的最新趋势，并讨论了当前的实践和未来的发展方向。

    Jan, 2024

  • 利用视觉检测模型增强多模态大型语言模型：实证研究

    通过融合先进的目标检测和光学字符识别模型，我们在多模态大型语言模型的基础上进行了实证研究，以改善对细粒度图像理解的能力并减少回应中的虚构现象。我们的研究探讨了融合检测信息的基于嵌入的方法，该方法对原始多模态大型语言模型的影响以及检测模型的互换性。通过与LLaVA-1.5、DINO和PaddleOCRv2等模型进行系统实验，我们发现我们的方法不仅在特定的视觉任务中提高了多模态大型语言模型的性能，而且保持了其原始优势。结果表明，改进后的多模态大型语言模型在10个基准测试中有9个超过了先进模型，在规范化的平均得分上取得了最高12.99%的提升，标志着多模态理解领域的重大进展。通过发布我们的代码，我们希望进一步探索多模态大型语言模型在细粒度多模态对话能力方面的应用。

    Jan, 2024

  • 多模态大型语言模型的（R）演进：一项调查

    连接文本和视觉模态在生成智能中起着关键作用。受大型语言模型成功的启发，目前正在大量研究开发多模态大型语言模型 (MLLMs)。本文全面回顾了最近的面向视觉的MLLMs，分析了它们的体系结构选择、多模态对齐策略和训练技术。同时，还对这些模型在包括视觉定位、图像生成和编辑、视觉理解以及领域特定应用等一系列任务上进行了详细分析。此外，我们还编译和描述了训练数据集和评估基准，并在性能和计算要求方面对现有模型进行了比较。总体而言，本调查提供了当前最新技术的全面概述，为未来的MLLMs奠定了基础。

    Feb, 2024

  • 高效多模态大型语言模型综述

    在这份调研报告中，我们综述了当前高效多模态大语言模型（MLLMs）的研究状况，包括代表性的高效MLLM的时间线、高效结构和策略的研究现状以及应用领域。最后，我们讨论了目前高效MLLM研究的限制和有前途的未来方向。

    May, 2024

  • 多模态大型语言模型的数据中心视角调查

    本综述以数据为中心的视角全面回顾多模态大型语言模型的文献，探索了在多模态数据准备、预训练和适应阶段的方法，分析了数据集的评估方法和评估多模态大型语言模型的基准。此外，本综述还概述了未来的研究方向，以便为研究人员提供对多模态大型语言模型的数据驱动方面的详细理解，推动该领域的进一步探索和创新。

    May, 2024

  • 多模态大语言模型基准调查

    本研究针对多模态大语言模型（MLLMs）在多个应用领域（如视觉问答和理解推理）的评价标准进行全面回顾，填补了现有文献在基准和评估方面的空白。该论文汇总了180个基准，探讨了评价方法的局限性，并指出评估应视为支持MLLMs发展的关键学科。研究结果将为未来MLLMs的评估与发展提供重要借鉴。

    Aug, 2024

  • EE-MLLM：一种数据高效和计算高效的多模态大型语言模型

    本研究解决了当前多模态大型语言模型中数据和计算效率之间的权衡问题。提出的EE-MLLM通过改进原有的自注意力机制，采用组合注意力机制，既不增加额外模块或可学习参数，又有效提升了数据和计算效率。实验结果验证了EE-MLLM在多个基准测试上的优越性能，具有显著的潜在影响。

    Aug, 2024

  • 多模态大型语言模型的评估综述

    本研究针对多模态大型语言模型（MLLMs）评估方法的不足，进行了系统的综述。通过分析评估内容、基准和步骤，提供了研究人员在促进更强大和可靠的MLLMs发展中的重要见解，强调评估在这一领域的关键性。研究结果可能为实现人工通用智能铺平道路。

    Aug, 2024