AI核心知识二——MLLM（简洁且通俗易懂版）

MLLM 是什么？

MLLM（Multimodal Large Language Model，多模态大语言模型）是大型语言模型（LLM，像 ChatGPT）的升级版。它不只处理文本，还能同时理解和生成图像、视频、音频等多种类型的数据，就像人类用眼睛看、耳朵听、嘴巴说一样。

简单比喻：

• 普通 LLM 是“知识渊博但瞎眼的书呆子”，只会聊天。
• MLLM 是“眼耳口鼻全开的聪明人”，你发张图片问“这是什么？”，它能看懂并详细描述；甚至根据描述生成故事或推理。

核心优势：跨模态融合，能完成更复杂的任务，比如看图说话、视频问答、文档理解等。

MLLM 的基本架构（通俗版）

大多数 MLLM 的结构像“三明治”：

1. 模态编码器（眼睛/耳朵）

• 把非文本输入（如图片、视频）转换成模型能懂的“特征向量”。
• 常用预训练模型：视觉用 ViT 或 CLIP（能把图片变成类似文本的表示）。

1. 投影器/连接器（翻译桥）

• 把这些视觉特征“翻译”成 LLM 能处理的格式（像文本 token）。
• 常见方式：简单线性层、MLP，或更聪明的 Q-Former（压缩信息，避免计算爆炸）。

1. 大语言模型（大脑）

• 核心是预训练的 LLM（如 LLaMA、Vicuna、Qwen），负责理解、推理和生成文本输出。
• 输入：文本 + 翻译后的视觉 token → 输出：智能回答。

可选：额外生成器，能输出图像/音频（少数模型支持）。

训练过程（三阶段）

1. 预训练：用海量图文对齐数据（如图片+描述），让视觉和文本“对齐”语义空间。
2. 指令调优：用人工或 GPT 生成的对话数据，教模型听指令、聊天。
3. 对齐调优：用人类反馈（RLHF）或偏好数据，减少“幻觉”（胡说八道），提升可靠性。

著名 MLLM 例子

• GPT-4V / GPT-4o（OpenAI）：闭源王者，看图聊天、推理超强，但贵。
• Gemini（Google）：多模态原生训练，支持长视频、高分辨率。
• Claude 3（Anthropic）：安全可靠，视觉能力强。
• LLaVA（开源）：基于 LLaMA + ViT，简单高效，很多改进版（如 LLaVA-NeXT）。
• Qwen-VL（阿里通义千问）：中文强，支持高分辨率、文档理解。
• CogVLM / MiniCPM-V（开源中文系）：小参数（8B）却超 GPT-4V，手机上都能跑，OCR 和幻觉控制优秀。

其他：Kosmos（微软）、Flamingo（DeepMind）等奠基作。

应用场景

• 看图问答、视频总结。
• 文档/图表理解、OCR。
• 智能助手（手机 App）、教育、医疗影像分析。
• 创意：根据图片写故事、生成图像描述。

挑战与未来

• 幻觉：有时看错图或编造内容（在缓解中）。
• 计算贵：大模型吃资源，开源小模型（如 MiniCPM）在崛起。
• 未来：更多模态（触觉？）、更长上下文、端侧部署（手机直接跑）。

MLLM 是 AI 向“通用智能”迈进的关键一步，让机器更像人！如果想深入某个模型或例子，再问我~