摘要

本文综述了多模态大型模型（MLMs）的发展现状及其在实现人工通用智能和世界模型方面的潜力。MLMs结合了强大的大型语言模型与多模态学习，能够在不同数据模态间执行复杂任务。文章探讨了MLMs的关键技术，如多模态思维链（M-COT）、多模态指令调优（M-IT）和多模态情境学习（M-ICL），并讨论了多模态模型的基础和特定技术，强调了其在输入/输出模态和设计特性上的应用。尽管取得了显著进展，但开发一个统一的多模态模型仍然是一个挑战。文章还讨论了通过3D生成和具身智能增强世界模拟能力的集成，并提出了通过引入外部规则系统来改进推理和决策的方法。最后，文章概述了未来研究方向，以解决这些挑战并推动该领域的发展。

原理

多模态大型模型（MLMs）通过结合大型语言模型和多模态学习技术，能够处理和理解来自不同模态的数据，如图像、文本、音频和视频。这些模型利用多模态思维链（M-COT）、多模态指令调优（M-IT）和多模态情境学习（M-ICL）等技术，通过逐步推理和指令遵循来执行复杂任务。M-COT通过两阶段框架，首先在多模态数据上进行微调，然后利用这些数据生成中间推理步骤，从而在复杂任务中做出连贯和合理的决策。M-IT和M-ICL则通过在训练或推理过程中提供多模态上下文信息，增强模型对多模态任务的理解和处理能力。这些技术的核心在于使模型能够泛化和处理未见过的任务，展示出更强的适应性和泛化能力。

流程

多模态大型模型的工作流程通常包括数据预处理、特征提取、模态对齐、特征融合和任务执行等步骤。首先，不同模态的数据（如文本、图像、音频）通过各自的编码器进行特征提取。然后，这些特征通过对齐模块进行模态间的对齐，确保不同模态的信息能够有效融合。接着，通过投影模块将这些特征映射到一个共同的特征空间，以便大型语言模型（LLM）进行处理。最后，LLM利用这些融合后的特征来执行特定的任务，如图像生成、视频编辑或音频生成。例如，在文本到图像的生成任务中，模型首先解析文本描述，然后结合图像特征生成符合描述的图像。

应用

多模态大型模型在多个领域展现出广泛的应用前景，包括但不限于图像和视频生成、音频处理、机器人技术和虚拟现实。这些模型能够理解和生成多模态数据，模拟和预测环境变化，帮助智能体做出更精确和有效的决策。例如，在虚拟现实和游戏开发中，MLMs可以用于创建高度逼真的虚拟环境和动态场景。在机器人技术中，MLMs可以帮助机器人理解和适应复杂的环境，执行复杂的任务。随着技术的进一步发展，MLMs有望在教育、医疗、娱乐等多个行业发挥重要作用，推动人工智能技术的广泛应用。