该研究评估了多模态指导调优方法在多项任务中的性能，揭示了将多模态能力融入大型语言模型时的架构选择的关键见解。然而，当前方法存在局限性，未能充分解决多样的多模态指导数据集需求和生成响应的真实性和事实性问题。这些发现为利用多模态版本的大型语言模型提供了有价值的指导。

该研究评估了多模态指导调优方法在多项任务中的性能，揭示了将多模态能力融入大型语言模型时的架构选择的关键见解。然而，当前方法存在局限性，未能充分解决多样的多模态指导数据集需求和生成响应的真实性和事实性问题。这些发现为利用多模态版本的大型语言模型的研究人员和实践者提供了有价值的指导。