国防科大等最新综述：多模态对齐方法解析

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原标题：多模态对齐如何实现？国防科大等最新综述了《如何弥合模态间的差距：多模态大型语言模型》，详细介绍了四种多模态对齐方法。

关键词：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：本文讨论了多模态大型语言模型（MLLMs），这些模型整合了像GPT-4这样的大型语言模型（LLMs），用于处理多模态数据，例如文本和视觉。MLLMs展现了生成图像叙事和回答基于图像的问题等能力，搭建了现实世界人机交互的桥梁，并暗示着通向人工通用智能的潜在路径。然而，在处理多模态的语义差距时，MLLMs仍然面临挑战，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，而性能改善有限。本文旨在探讨LLMs的模态对齐方法及其当前能力。实行模态对齐使LLMs能够解决环境问题并提升可访问性。此研究将MLLMs中现有的模态对齐方法分为四类：（1）多模态转换器，将数据转换为LLMs可以理解的格式；（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，将数据转换为一种通用格式，通常是文本；以及（4）数据驱动方法，教授LLMs各种多模态信息。

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