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多模态大语言模型基础：大语言模型如何处理文本、图像、音频和视频
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原文英文，约1800词，阅读约需7分钟。
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内容提要
静态训练数据无法适应快速变化的信息，导致模型只能进行猜测。本文介绍了多模态大语言模型（LLM）的原理，通过将文本、图像和音频转化为统一的数学表示，模型实现了跨模态推理，能够实时理解和响应。
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关键要点
- 静态训练数据无法适应快速变化的信息，导致模型只能进行猜测。
- 多模态大语言模型（LLM）通过将文本、图像和音频转化为统一的数学表示，实现跨模态推理。
- 人类的认知是多模态的，AI系统需要将分离的感官通道融合。
- 多模态LLM的核心突破是将不同类型的输入转换为相同的数学表示，称为嵌入向量。
- 现代多模态LLM由三个基本组件组成：特定模态编码器、投影层和语言模型主干。
- 视觉变换器将图像处理为句子，音频编码器将声音转换为声谱图。
- 投影层将不同模态的表示对齐到共享空间，使模型能够理解视觉和听觉概念。
- 训练过程分为两个阶段：特征对齐和视觉指令调优。
- CLIP通过对比学习改变了视觉编码器的训练方式，提升了图像与文本的匹配能力。
- 音频通过转换为声谱图，使其可以像图像一样被处理。
- 未来的趋势是任何对任何模型，能够理解和生成所有模态的输出。
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