AIGC专题：2024年多模态大模型（MLLMs）轻量化方法研究现状和展
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2024-12-19 21:40:49
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多模态大语言模型（MLLMs）融合多模态处理能力，在诸多任务中性能卓越，但庞大的规模和高成本限制了其广泛应用。本文介绍了其轻量化方法及研究现状，并展望未来发展方向。MLLMs由视觉编码器、预训练大语言模型和视觉 - 语言投影器组成，轻量化措施主要针对这些模块改进，并引入视觉token压缩技术和高效结构设计。视觉编码器常沿用大规模模型中常用的，预训练大语言模型可直接用小模型或通过模型压缩技术处理，视觉 - 语言投影器有基于注意力、CNN、Mamba和混合结构等轻量化方式。视觉token压缩通过多视图输入、token处理、多尺度信息融合和视频特定方法减少计算量。高效结构包括专家混合模型、Mamba和推理加速等方向。然而，MLLMs轻量化仍处于初期，面临多模态信息处理局限，未来需突破此局限，扩展输入输出模态，如适应更多样输入类型、增强生成能力，还应推动可在边缘部署的模型发展，以提升智能设备性能，促进人机交流协作，拓展应用领域。
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