本研究探讨了多模态大规模语言模型在微调过程中的表示变化，分析了隐状态的演变，揭示了微调如何调整模型以适应新任务，并提出了使用位移向量捕捉概念变化的方法。研究表明，可以在不训练的情况下调整模型行为，具有重要的实际意义。