整理:4篇专注于多模态大语言模型(MLLM)的瘦身变体论文

近年来,随着人工智能技术飞速发展,大语言模型(LLM)和多模态大语言模型(MLLM)成为了炙手可热的明星。它们不仅能处理文字,还能看图识字,简直是"全能选手"。这种能力得益于模型中加入的"视觉编码器"和"特征投影仪",就好比给大脑装上了"眼睛"和"理解工具"。不过,模型越大,就越像个贪吃的怪兽,耗费大量资源,让使用它的人直呼"吃不消"。所以,如何让这些模型既聪明又省钱,成了大家绞尽脑汁的挑战。

根据"缩放定律",模型越大,通常表现越好,但这也意味着更高的资源投入。于是,大家开始想办法"瘦身",推出了轻量版的大语言模型和小型的多模态模型(s-MLLM),既能满足需求,又不那么"烧钱"。通过改进模型结构、用知识蒸馏和压缩技术"瘦身塑形",这些模型依然保持着不错的表现力。加上预训练和监督微调的双重"训练课程",模型在复杂的任务中也表现得游刃有余。

为了让大语言模型在自然语言处理中得到更广泛的应用,我们总结了四篇专注于多模态大语言模型(MLLM)的瘦身变体

论文1

论文2

论文3

论文4

相关推荐
Jay Kay21 分钟前
TensorFlow源码深度阅读指南
人工智能·python·tensorflow
FF-Studio25 分钟前
【硬核数学 · LLM篇】3.1 Transformer之心:自注意力机制的线性代数解构《从零构建机器学习、深度学习到LLM的数学认知》
人工智能·pytorch·深度学习·线性代数·机器学习·数学建模·transformer
会的全对٩(ˊᗜˋ*)و34 分钟前
【数据挖掘】数据挖掘综合案例—银行精准营销
人工智能·经验分享·python·数据挖掘
云渚钓月梦未杳36 分钟前
深度学习03 人工神经网络ANN
人工智能·深度学习
在美的苦命程序员39 分钟前
中文语境下的视频生成革命:百度 MuseSteamer 的“产品级落地”启示录
人工智能·百度
kngines1 小时前
【字节跳动】数据挖掘面试题0007:Kmeans原理,何时停止迭代
人工智能·数据挖掘·kmeans
Kali_071 小时前
使用 Mathematical_Expression 从零开始实现数学题目的作答小游戏【可复制代码】
java·人工智能·免费
贾全1 小时前
第十章:HIL-SERL 真实机器人训练实战
人工智能·深度学习·算法·机器学习·机器人
每日摸鱼大王1 小时前
互联网摸鱼日报(2025-07-01)
人工智能
GIS小天1 小时前
AI+预测3D新模型百十个定位预测+胆码预测+去和尾2025年7月4日第128弹
人工智能·算法·机器学习·彩票