多模态大语言模型（MLLM）架构详解：从入门到精通
多模态大语言模型（MLLM）架构详解：从入门到精通
多模态大语言模型（Multimodal Large Language Model，简称MLLM）是在传统大语言模型（LLM）的基础上发展起来的一种新型AI模型。它不仅具备强大的泛化和推理能力，还能够处理多种类型的信息，如文本、图像、音频等。与传统的多模态方法（如CLIP和OFA）相比，MLLM展现出了一些独特的特性，主要体现在以下几个方面：
- 模型规模：MLLM通常拥有数十亿的参数量，这为模型提供了巨大的潜力空间。
- 训练范式：为了充分发挥这些参数的潜力，MLLM采用了多模态预训练和指令微调等新的训练方法，并相应地开发了新的数据集构造方式和评测方法。
下面，让我们详细了解一下MLLM的主要架构组件：
1. 模型架构
典型的MLLM架构主要包括模态编码器、连接器和LLM。如果需要支持更多类型的输出（如图片、音频、视频），还可以额外接入生成器。下图展示了这种架构的基本结构：
- 模态编码器（Modality Encoder）：负责将非文本信息（如图片）转换为特征表示。
- 连接器（Connector）：将特征进一步处理成LLM可以理解的视觉Token格式。
- LLM：作为整个系统的“大脑”，负责综合处理这些信息并生成最终的输出。
以Qwen-VL为例，其参数分布如下：LLM部分有7.7B参数（占总参数量的80.2%），视觉编码器有1.9B参数（占19.7%），而连接器只有0.08B参数。
2. 模态编码器
模态编码器的主要任务是将非文本信息（如图片）编码成特征信息。编码器的性能直接影响到LLM能够获取的信息量。例如，对于视觉编码器而言，提高输入图片的分辨率是提升性能的有效方法。这可以通过两种方式实现：
- 直接提升分辨率并重新训练编码器。
- 将大分辨率图片分割成多个子图，每个子图以低分辨率输入编码器。
3. LLM
常用的LLM包括LLaMA系列、Qwen系列和InternLM系列等。其中，LLaMA系列主要支持英文，而后两者在中英双语支持方面表现更好。实验表明，增加LLM的参数量可以显著提升模型性能。例如，LLaVA-NeXT在7B、13B和34B的不同规模LLM上进行实验，发现更大的模型在多个基准测试中表现更优，甚至在34B模型上展现出零样本的中文处理能力。此外，MoE（Mixture of Experts）架构通过稀疏计算的方式，可以在不增加实际计算量的情况下提升模型规模。
4. 连接器
连接器的主要作用是将非文本特征（如视觉特征）转换成适合LLM处理的Token格式。虽然连接器在整体架构中参数量较少，但其作用不可忽视。它需要确保特征信息能够被LLM有效利用。
5. 生成器
生成器是可选组件，主要用于将LLM的输出特征转换为非文本形式的内容，如图像或视频。这弥补了LLM在多模态生成能力上的不足。例如：
- 图像生成：根据文本描述生成对应的图像。
- 视频生成：根据文本描述生成视频内容，或从图片序列生成视频。
随着AI技术的不断发展，MLLM正在成为连接人类与数字世界的重要桥梁。对于普通人来说，持续学习和实践是把握这一技术趋势的关键。通过不断积累知识和经验，我们可以更好地理解并应用这些前沿技术，为人工智能的健康发展贡献力量。
