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多模态 LLM

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目的与范围

本文档涵盖了多模态大语言模型（LLMs），这些模型能够处理和生成文本以外多种类型的数据内容，包括图像、语音和音频。传统的LLMs仅在文本领域运行，而多模态LLMs通过连接不同信息模态来扩展这些能力。本页面记录了funNLP仓库中的关键多模态LLM系统、它们的架构、能力以及相互关系。

来源： README.md308-323

多模态LLM概述

多模态LLM通过整合理解和生成不同类型媒体的能力，代表了传统语言模型的演进。这些系统可以处理来自不同模态（文本、图像、音频）的输入，并生成不同形式的输出。这种整合实现了更自然的人机交互，并开启了纯文本模型无法实现的应用。

多模态LLM的核心优势在于它们能够建立不同类型数据表示之间的联系，从而能够完成诸如根据文本描述生成图像、音频转录、对文本提示做出语音响应以及回答关于视觉内容的问题等任务。

来源： README.md308-323 README.md639-643

主要模态类别

在funNLP仓库中，多模态LLM根据它们处理的模态分为三类：

  1. 文本到图像模型：根据文本描述生成视觉内容
  2. 语音和音频处理：文本与音频/语音之间的转换
  3. 视觉问答：回答关于视觉内容的问题

来源： README.md308-323 README.md639-643

文本到图像模型

文本到图像模型根据文本描述生成视觉内容。随着深度学习架构和训练方法的进步，这些模型已获得巨大普及。

关键文本到图像系统

模型描述特性
DeepFloyd IF高保真文本到图像模型，具备高级语言理解能力由一个冻结的文本编码器和三个连续的像素扩散模块组成；在COCO数据集上实现了6.66的先进FID分数
Stable Diffusion开源的潜在扩散模型广泛用于图像生成，有多种微调版本
DALL-EOpenAI的文本到图像模型以其富有创意的图像生成能力而闻名
text2image-prompt-generator专门用于生成高质量的Midjourney提示基于GPT-2，在大约25万个Midjourney提示上进行了训练

除了Midjourney之外，该仓库还列出了其他几个免费的文本到图像服务，包括Bing Image Creator、Playground AI、DreamStudio、Pixlr、Leonardo AI和Craiyon。

来源： README.md313-317 README.md321-322

语音与音频处理

语音和音频处理模型负责文本和音频模态之间的转换，支持文本到语音合成、语音识别和音频分析等应用。

关键语音和音频系统

系统类型描述
BARK文本转语音强大的TTS项目，可以将“笑”等情感提示融入语音生成；支持男女声混合
Whisper语音转文本快速高效的语音转录库，具有70倍的优化空间
AudioGPT多模态音频用于理解和生成语音、音乐、声音以及说话头部的系统

这些音频处理系统为基于语言模型的应用程序提供了丰富的交互体验和辅助功能。

来源： README.md318-320

视觉问答

视觉问答（VQA）系统可以解释视觉内容并回答关于它的自然语言问题。这些模型弥合了视觉理解和语言处理之间的鸿沟。

关键视觉问答系统

系统描述特性
VisualGLM-6B开源多模态对话语言模型支持图像、中文和英文输入；基于参数量为620亿的ChatGLM-6B语言模型；使用BLIP2-Qformer连接视觉和语言模型
Multi-modal GPT能够接收视觉和语言指令的聊天机器人基于OpenFlamingo多模态模型；使用各种开源数据集作为视觉指令数据；联合训练视觉和语言引导

视觉问答模型支持诸如为辅助功能提供内容描述、基于图像的信息检索以及交互式视觉探索等应用。

来源： README.md321-323

与其他组件的集成

funNLP仓库中的多模态LLM与其他系统组件进行交互，增强其功能并扩展其应用。

多模态LLM尤其能够通过处理文档中的图像和图表，而不仅仅是文本，从而增强文档问答系统的能力。此外，它们通过语音识别和生成提供更自然的接口，从而增强行业应用。

来源： README.md252-267 README.md308-323

数据集和训练资源

该仓库包含了多模态LLM的关键数据集和训练资源。

资源描述用途
MMC4多模态数据集，包含58亿张图像、1亿份文档和400亿个token用于大规模训练多模态模型
OFA-Chinese基于Transformer结构的中文多模态统一预训练模型中文多模态应用的基石
LLMScore使用LLM评估文本到图像生成模型的框架评估生成图像在多个粒度级别上的质量

这些资源对于训练、评估和比较多模态LLM系统的性能至关重要。

来源： README.md321-323 README.md328-336

未来方向

多模态LLM领域正快速发展，涌现出多种趋势：

  1. 增加模态集成：模型能无缝处理当前文本、图像和音频能力之外的更多数据类型。
  2. 改进跨模态推理：提升跨不同模态进行推理的能力。
  3. 降低计算需求：更高效的架构，可以在消费级硬件上运行。
  4. 特定领域多模态模型：专注于医疗、教育和创意产业等领域的专业模型。

随着这些系统的不断发展，它们将在自然语言处理应用中扮演越来越重要的角色，创造出更直观、更强大的人机交互。

来源： README.md308-323