2025.3.9

一、多模态编码与特征提取
模态编码器
每个模态通过独立的预训练编码器（如视觉编码器、文本编码器）进行特征提取。例如：

视觉编码器：通常采用ViT（Vision Transformer）、CLIP-ViT或EVA-CLIP等模型，将图像分割为块（Patch）并通过Transformer编码为向量
1

31
。
文本编码器：常用BERT、LLaMA等语言模型提取文本特征
1

17
。
其他模态：音频使用HuBERT、视频通过分帧处理等
17

31
。
特征对齐与融合
不同模态的特征需映射到统一的语义空间。常见方法包括：

线性投影层（如LLaVA）：通过简单线性层将视觉特征对齐到文本嵌入空间
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。
Q-Former（如BLIP-2）：通过可学习的查询向量压缩视觉特征，并与语言模型交互
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17
。
注意力机制：在特征级或决策级引入交叉注意力，实现深度交互（如Flamingo）
1

31
。
二、模态接口与模型架构
输入投影器（Input Projector）
负责将不同模态的编码特征转换为语言模型可理解的输入形式。例如：

Token级融合：将视觉Token与文本Token拼接后输入语言模型（如BLIP-2）
1

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。
特征级融合：通过交叉注意力层动态融合多模态信息（如CogVLM）
1
。
语言模型骨干（LLM Backbone）
作为核心推理引擎，语言模型（如LLaMA、GPT）负责整合多模态信息并生成响应。其参数通常冻结，仅微调少量接口层以降低训练成本
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31
。

输出投影器与生成器
将语言模型的输出转换为目标模态（如生成图像描述或合成语音），常结合扩散模型（Stable Diffusion）或语音合成模型（如Whisper）
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31
。

三、训练策略与数据对齐
预训练阶段

目标：对齐多模态特征，学习跨模态关联。常用大规模图文对数据集（如LAION-5B）进行对比学习（CLIP）或掩码建模（Mamba）
1

11
。
方法：冻结编码器和语言模型，仅训练模态接口（如Q-Former）
27

31
。
指令微调（Instruction-tuning）

数据适配：将任务数据（如VQA）转换为指令格式，增强模型泛化能力
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。
自我指令：利用LLM生成多模态指令数据（如LLaVA-Instruct）
1
。
对齐与优化

RLHF与DPO：通过人类反馈优化生成内容，减少“幻觉”（如InstructBLIP）
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。
多分辨率处理：高分辨率图像分块编码（如CogAgent支持1120×1120像素）以保留细节
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。
四、关键技术挑战与创新方向
模态对齐难题

如何解决不同模态的时空与语义差异（如视频动态信息与静态文本的对齐）
11

41
。
创新方案：如昆仑万维的Mental Notes技术模拟人类认知，降低信息损失
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。
轻量化与部署

混合专家（MoE）架构（如MM1）在保持性能的同时降低计算成本
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。
移动端优化（如MobileVLM）
1
。
应用扩展

跨模态生成（如DALL-E生成图像、Video-ChatGPT处理视频）
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。
垂直领域适配（如医疗影像分析、自动驾驶多传感器融合）
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。
五、总结
多模态大模型的本质是通过编码、对齐、融合与推理，将异构模态信息整合为统一语义空间，并利用语言模型的强推理能力实现跨模态任务。其技术核心在于高效的特征对齐方法（如Q-Former、注意力机制）和分阶段训练策略（预训练+指令微调）。未来趋势将聚焦于模态统一（如端到端训练）、减少幻觉及轻量化部署
。