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单一内部视觉模型：推动内生视觉预训练的单一多模态大型语言模型的边界
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
多模态大型语言模型（MLLMs）在生成智能中起重要作用。本文回顾了视觉导向的MLLMs，分析其架构、多模态对齐策略和训练技术，探讨其在视觉定位、图像生成与编辑、视觉理解等任务中的应用，并比较性能和计算需求。总结了训练数据集和评估基准，为未来发展提供基础。
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关键要点
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多模态大型语言模型（MLLMs）在生成智能中起着关键作用。
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目前正在大量研究开发面向视觉的MLLMs，受大型语言模型成功的启发。
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本文分析了MLLMs的体系结构选择、多模态对齐策略和训练技术。
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详细分析了MLLMs在视觉定位、图像生成与编辑、视觉理解等任务中的应用。
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编译和描述了训练数据集和评估基准，并比较了现有模型的性能和计算要求。
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本调查为未来的MLLMs发展提供了基础。
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