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使用视觉与语言模型建模人类概念处理中的多模态集成
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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
连接文本和视觉模态在生成智能中起关键作用，最近的研究关注多模态大型语言模型 (MLLMs)，分析了它们的体系结构、对齐策略和训练技术，并对其在多个任务上的应用进行了详细分析。调查比较了现有模型的性能和计算要求，为未来的 MLLMs 提供了基础。
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关键要点
- 连接文本和视觉模态在生成智能中起关键作用。
- 目前正在大量研究开发多模态大型语言模型 (MLLMs)。
- 本文回顾了面向视觉的 MLLMs，分析了它们的体系结构选择和多模态对齐策略。
- 对 MLLMs 在视觉定位、图像生成和编辑、视觉理解等任务上的应用进行了详细分析。
- 编译和描述了训练数据集和评估基准。
- 对现有模型的性能和计算要求进行了比较。
- 本调查为未来的 MLLMs 奠定了基础。
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