摘要

本文主要探讨了多模态数据与多模态大语言模型（MLLM）之间的协同作用。文章指出，MLLM的性能取决于数据和模型的共同发展，而数据的质量和数量对MLLM的性能有着重要影响。文章还介绍了MLLM的架构和发展现状，并对未来的研究方向进行了展望。

原理

文章提出了一种基于数据模型协同发展范式的MLLM分类法，将MLLM的发展分为两个阶段：数据驱动的MLLM扩展和模型驱动的MLLM改进。在数据驱动的MLLM扩展阶段，通过增加数据的数量和质量来提高MLLM的性能；在模型驱动的MLLM改进阶段，通过改进模型的架构和训练方法来提高MLLM的性能。

流程

文章首先介绍了MLLM的背景和相关技术，包括MLLM的架构、数据预处理、模型训练和评估等方面。然后，文章详细介绍了MLLM的数据贡献，包括数据采集、数据增强、数据多样性和数据压缩等方面。接着，文章介绍了MLLM的模型贡献，包括模型作为数据创建者、数据映射器、数据过滤器和数据评估器等方面。最后，文章介绍了MLLM的应用前景和未来发展方向。

应用

文章指出，MLLM在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域有着广泛的应用前景。未来，MLLM将继续发展，成为人工智能领域的重要研究方向之一。