在人工智能的世界里，多模態大語言模型（Multimodal Large Language Models，簡稱MLLMs）正以前所未有的速度改變著游戲規則。這些模型不僅能理解文字，還能“看懂”圖片、視頻，甚至“聽懂”聲音，仿佛擁有了人類的多種感官。從谷歌最新的Veo 3生成令人驚嘆的視頻，到ElevenLabs創造出幾乎以假亂真的AI配音，這些曾經只存在于科幻小說中的場景，如今正一步步走進現實。

今天，我們就來深入探索多模態大語言模型背后的奧秘。這篇文章是系列的第一部分，我們將重點探討多模態模型的視覺故事，看看它們是如何“看”世界的。第二部分，我們會深入研究這些模型是如何生成多模態內容的，以及它們在各個行業中的實際應用。

一、多模態的挑戰

多模態聽起來很酷，但實現起來卻并不容易。當我們試圖讓模型同時處理多種模態（比如文字、圖片、音頻等）時，就會遇到不少難題。

（一）如何表示信息？

想象一下，你手里有一張貓的圖片、一段描述貓的文字，還有一段貓的叫聲。這些看似不同的東西，其實都代表著同一個概念——“貓”。但問題是，我們該如何把這些不同模態的信息表示成一種統一的形式，讓模型能夠理解和學習呢？這就像是要把各種形狀不規則的積木拼在一起，還得讓它們嚴絲合縫。

（二）如何對齊不同模態？

即使我們能把這些信息表示出來，還有一個問題：怎樣才能讓不同模態之間建立起直接的關系呢？比如，圖片中的貓和文字里提到的貓，它們之間得有明確的對應關系，模型才能明白它們說的是同一個東西。

這就涉及兩種方法：

1. 顯式對齊（Explicit Alignment）：這種方法就像是給模型畫了一張詳細的地圖，直接告訴它不同模態之間的對應關系。比如，我們可以用動態時間規整（Dynamic Time Warping，簡稱DTW）算法，或者在注意力機制中加入監督信號，甚至用對齊矩陣來實現。不過，這種方法需要大量的標注數據，成本比較高。
2. 隱式對齊（Implicit Alignment）：這種方法更聰明一些，它讓模型自己去學習不同模態之間的關系。比如，自注意力機制（Self-Attention）、對比學習（Contrastive Learning）或者協同注意力機制（Co-Attention Mechanisms）都可以幫助模型自己發現哪些部分是相關的。這種方法不需要標注數據，但對模型的學習能力要求更高。

舉個簡單的例子，我們想讓模型理解“貓”這個概念。無論是文字、圖片還是聲音，它們對應的嵌入（Embedding）都應該在同一個空間里盡可能接近，而“狗”的嵌入則應該離“貓”遠一些。只有這樣，模型才能正確地把不同模態的信息對齊起來。

二、多模態大語言模型的工作原理

（一）表示學習（Representation Learning）

為了解決“如何表示信息”的問題，我們引入了表示學習的概念。簡單來說，就是讓模型學會把不同模態的信息轉換成一種統一的表示形式。這里有兩種主要的方法：

聯合表示（Joint Representation）：這種方法就像是把所有模態的信息都融合到一個“大熔爐”里。具體來說，我們先把每種模態（比如文字、圖片等）分別通過它們自己的編碼器（Encoder）處理。比如，文字可以用BERT編碼器，圖片可以用VIT（Vision Transformer）編碼器。然后，把這些編碼器生成的嵌入（Embedding）通過拼接（Concatenation）的方式合并起來，再通過一個多模態注意力機制（Multimodal Attention Mechanism）或者投影層（Projection Layer），給不同的特征分配不同的權重。最終，生成的聯合嵌入（Joint Embedding）就包含了所有輸入模態的完整語義信息。

這種聯合表示的方法特別適合輸入模態之間關系緊密，或者訓練數據有限的情況。因為它可以讓模型在共享的表示空間里學習到更豐富、更有語義意義的特征。

協調表示（Coordinated Representation）：這種方法則完全不同。它先讓每種模態獨立地學習自己的表示，然后再在融合階段把它們協調起來。具體來說，每種模態（比如文字、圖片、音頻等）都有自己獨立的模型，這些模型分別訓練，甚至可以有自己的損失函數（Loss Function）。訓練完成后，再通過一種協調融合機制（Coordinated Fusion Mechanism），比如簡單的拼接、跨模態注意力（Cross-Modal Attention）或者統計對齊方法（如典型相關分析Canonical Correlation Analysis，簡稱CCA）把它們的輸出嵌入結合起來。

這種方法的優點是，每種模態都可以保留自己的特征結構，不會被強行塞進一個共享的表示空間。它特別適合模態之間相對獨立，或者有大量模態特定數據的情況。

（二）融合策略（Fusion Strategies）

融合是多模態學習的核心，它決定了不同模態的信息如何被整合到一起。簡單來說，融合就是把來自不同模態（比如文字、圖片、音頻）的信息合并成一個統一的表示，讓模型能夠做出更準確的預測。就像我們把不同食材混合在一起，做出一道美味的菜肴一樣。

這里有三種常見的融合策略：

1. 早期融合（Early Fusion）：這種方法最簡單，直接在輸入階段就把不同模態的原始數據拼接在一起。比如，把圖片的像素值和文字的嵌入向量直接拼接起來，然后用一個模型來處理。這種方法可以讓模型從一開始就學習模態之間的關系，但它也有缺點。比如，不同模態的數據結構和尺度可能差異很大，拼接后的特征空間可能會變得非常高維，很難處理。而且，這種方法有點“一刀切”，一開始就強迫模型用同一種方式處理所有模態，可能不太靈活。
2. 晚期融合（Late Fusion）：這種方法和早期融合完全相反。它先讓每種模態分別通過自己的模型處理，然后再把結果合并起來。比如，用卷積神經網絡（CNN）處理圖片，用Transformer處理文字，最后再用加權平均（Weighted Averaging）或者投票（Voting）的方式把結果結合起來。這種方法的優點是，每種模態都可以用最適合自己的模型來處理，而且實現起來也比較簡單。但它的缺點是，模態之間的低層特征無法交互，因為它們被隔離得太久了。而且，融合發生在最后階段，對每種模態內部的特征學習影響不大。
3. 中期融合（Mid Fusion）：這種方法介于早期融合和晚期融合之間，它在模型的中間層把不同模態的信息結合起來。這種方法既可以讓模型學習模態之間的低層交互，又可以保留高層的語義關系。比如，用一個注意力機制（Attention Mechanism）或者特殊的傳輸模塊（Transfer Module），讓不同模態的信息在多個層次上交互。這種方法的優點是，既可以保留每種模態的獨立性，又可以讓模型學習到豐富的跨模態關系。但它的缺點是，設計和訓練起來比較復雜，找到最佳的融合點和融合方法也是一大挑戰。

（三）核心編碼器架構（Core Encoder Architectures）

在多模態大語言模型中，編碼器（Encoder）是處理每種模態信息的關鍵組件。這里我們來介紹幾種常用的編碼器架構：

CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）：CLIP是多模態學習的一個重要突破。它的核心思想是通過對比學習（Contrastive Learning），讓模型學會把圖片和文字對應起來。具體來說，CLIP有兩個編碼器：一個視覺編碼器（Vision Encoder）處理圖片，一個文本編碼器（Text Encoder）處理文字描述。這兩個編碼器通過一個對比目標（Contrastive Objective）聯合訓練，讓模型學會把相關的圖片和文字拉近，把不相關的圖片和文字推遠。

訓練過程中，模型會看到一批圖片和文字對（比如5對）。它會分別計算每張圖片和每段文字的嵌入向量，然后通過對比損失函數（Contrastive Loss Function）來優化。這個損失函數會最大化正確圖片和文字對的相似度，同時懲罰錯誤對的相似度。通過這種方式，CLIP可以從互聯網上找到的大量圖片和文字對（比如4億對）中學習，而不需要人工標注的數據。這種方法讓模型學會了豐富的語義關系，而且還可以在零樣本（Zero-shot）的情況下完成圖像分類和檢索任務。

SigLIP（Sigmoid Loss for Improved Efficiency）：SigLIP是CLIP的一個改進版本，它解決了CLIP在計算效率上的問題。CLIP需要計算一個批次中所有圖片和文字對之間的相似度，而SigLIP則使用了一種成對的Sigmoid損失函數（Pairwise Sigmoid Loss），直接對單獨的圖片和文字對進行計算。這種方法不需要全局計算所有對的相似度，可以讓模型更高效地擴展到更大的批次，同時還能保持甚至提高性能。

SigLIP的架構保留了CLIP的雙編碼器結構，但它在訓練機制上進行了優化。它使用單獨的圖片和文字編碼器生成嵌入向量，然后通過Sigmoid損失函數來鼓勵匹配對的相似度高，不匹配對的相似度低。這種方法在各種圖像和文字任務中表現出色，而且比傳統的對比學習方法更高效。

RoPE（Rotary Position Embedding）：RoPE雖然不是一個編碼器模型，但它是一種在大語言模型中廣泛使用的嵌入策略。它的核心思想是通過旋轉矩陣（Rotation Matrices）來編碼位置信息，同時自然地包含相對位置依賴關系。這種方法可以讓模型靈活地處理任意長度的序列，而且還能在自注意力機制（Self-Attention Mechanism）中加入相對位置編碼。

RoPE的數學基礎是基于旋轉矩陣的。它通過旋轉嵌入向量來表示序列中每個位置的信息。這種旋轉方式可以確保嵌入向量之間的點積既包含內容相似性，又包含相對位置關系。而且，RoPE還有一個衰減特性（Decay Property），即序列中距離越遠的詞，它們之間的注意力權重會自然降低。這和很多自然語言和多模態任務中的局部上下文更重要的特性非常契合。

在多模態應用中，RoPE可以讓模型更有效地處理不同長度的序列，這對于處理不同模態（比如圖片和文字）的時空特性非常重要。RoPE還可以讓模型處理比訓練時更長的序列，這對于需要處理多樣化輸入格式和長度的多模態模型來說非常有價值。

三、多模態模型的案例研究

（一）LLaVA（Large Language and Vision Assistant）

LLaVA的核心思想是用一個非常簡單的架構，通過高效地連接一個預訓練的視覺編碼器（來自CLIP）和一個預訓練的大語言模型（Vicuna），來實現令人印象深刻的視覺推理能力。它通過一個可訓練的線性投影層（Linear Projection Layer）把視覺特征映射到語言模型的詞嵌入空間（Word Embedding Space），從而讓模型能夠同時處理文字和圖片。

1. 訓練過程

LLaVA的訓練分為兩個階段：

第一階段：視覺特征對齊（Visual Feature Alignment，預訓練）

目標：教會投影層把視覺特征映射到語言模型的詞嵌入空間。

數據：使用Conceptual Captions（CC3M）的一個子集，包含圖片和對應的描述。

方法：圖片通過（凍結的）CLIP-ViT編碼器處理，輸出的視覺特征通過（可訓練的）線性投影層。這些投影后的視覺標記（Visual Tokens）被添加到標記化的描述前面。然后，凍結的Vicuna語言模型通過自回歸（Autoregressive）的方式預測描述。在這個階段，只有線性投影層的權重會被更新。

第二階段：指令微調（Instruction Fine-tuning，端到端）

目標：提高模型遵循指令和進行復雜視覺對話的能力。

數據：使用一個高質量的合成數據集（LLaVA-Instruct-158K），由GPT-4生成，包含關于圖片的各種問題、詳細描述和復雜推理任務。這個數據集包括：多模態對話（58k）、圖片的詳細文字描述（23k）和復雜推理/復雜視覺問答（77k）。

方法：在這個階段，投影層和語言模型的權重都會在指令數據集上進行微調。模型的輸入是投影后的圖像特征和文本指令/問題的組合。

2. 工作原理

LLaVA可以處理文本、圖像或兩者的組合輸入。具體來說：

• 文本輸入：Vicuna的語言模型會把輸入的文本（比如問題）通過它的分詞器（Tokenizer）和嵌入系統（Embedding System）進行處理。
• 圖像輸入：CLIP的視覺編碼器（特別是它的Vision Transformer，ViT）會從圖像中提取豐富的視覺特征。這些特征通常是一系列向量，代表著圖像的不同區域。
• 投影：這些視覺特征向量會通過一個多層感知機（MLP Projection Layer）進行線性變換，把視覺特征映射到和Vicuna語言模型的詞嵌入空間相同的維度。這樣，視覺信息就“看起來像”詞標記了。
• 組合輸入到語言模型：模型會把投影后的視覺標記和文本標記嵌入組合起來（比如，把視覺標記放在文本標記前面）。
• 語言模型處理（融合和推理）：這個組合后的序列會被輸入到Vicuna語言模型中。語言模型的注意力機制會同時處理這兩種標記，這就是“融合”發生的地方。模型會把文本的一部分和相關的視覺標記關聯起來，目標是實現聯合嵌入（Joint Embedding）和隱式對齊（Implicit Alignment）。
• 輸出生成：基于處理后的組合輸入，語言模型會自回歸地生成一個文本回答。

3. 簡化版解釋

LLaVA就像是一個超級聰明的助手。它先用CLIP的“眼睛”（視覺編碼器）看一張圖片，然后把看到的內容變成一種特殊的語言模型能理解的“語言”。接著，它用一個“翻譯器”（投影層）把圖片的內容翻譯成語言模型能懂的詞，然后把這些詞和你問的問題一起交給超級大腦（Vicuna語言模型）。大腦會同時處理圖片的內容和你的問題，最后用文字回答你的問題。

（二）Llama 3 Vision（Llama 3.1 Vision 8B / 70B）

Llama 3 Vision的目標是通過整合強大的視覺編碼器和Llama 3語言模型，打造開源的多模態模型。它結合了Meta在大語言模型、視覺模型和大規模訓練方法上的最新進展，能夠進行復雜的視覺推理、理解細微的視覺細節，并執行涉及圖像和文本的復雜指令。

1. 訓練過程

Llama 3 Vision的訓練分為兩個階段：

第一階段：大規模多模態預訓練（Large-Scale Multimodal Pre-training）

目標：讓模型在大規模數據上學習基本的視覺概念及其與語言的深度對齊。

數據：使用數十億對圖像和文本對，這些數據來自各種來源，比如公開的網絡數據和授權的數據集。Meta擁有大量（匿名且保護隱私的）圖像和文本數據。

方法：視覺編碼器（比如CLIP ViT）、投影模塊（比如兩層MLP）和Llama 3語言模型會聯合訓練。模型會學習如何根據圖像預測相關的文本，或者預測文本/圖像中被掩蓋的部分。這個階段會訓練投影模塊，并對視覺編碼器和語言模型進行微調，以實現多模態理解。

第二階段：指令微調（Instruction Fine-tuning，端到端）

目標：增強模型遵循多樣化指令、進行對話和執行特定多模態任務的能力。

數據：使用高質量的多模態指令數據集，包括視覺問答（VQA）、圖像描述、視覺推理、目標定位、圖像中的光學字符識別（OCR）、圖表/圖表理解等任務。

方法：整個模型（或其重要部分）會在這些指令數據集上進行微調，以提高模型的有用性、安全性和任務特定性能。

2. 工作原理

Llama 3 Vision處理圖像和文本輸入，生成文本輸出：

• 文本輸入：使用Llama 3的高級分詞器（比如128k詞匯量）將文本（比如問題、指令）轉換為標記嵌入。
• 圖像輸入：輸入圖像會被預處理（比如調整到448×448分辨率），然后通過強大的視覺編碼器（比如CLIP ViT模型）。視覺編碼器會輸出一系列視覺嵌入，代表圖像的多個區域（比如Llama 3.1 Vision會生成144個視覺標記）。
• 投影：這些視覺嵌入會通過投影模塊（比如兩層MLP），將視覺特征轉換為與Llama 3語言模型輸入空間兼容的嵌入。
• 組合輸入到語言模型：投影后的視覺標記會與文本標記嵌入組合。可能會使用特殊的圖像標記來標記視覺信息在序列中的位置。
• 語言模型處理（融合和推理）：Llama 3語言模型會處理這個交錯的視覺和文本標記序列。它的復雜注意力機制（比如分組查詢注意力，用于處理長序列）可以讓模型深度整合和關聯兩種模態的信息，從而實現聯合嵌入和隱式對齊。
• 輸出生成：語言模型會利用其龐大的預訓練知識、詳細的視覺信息和文本上下文進行推理，并生成一個連貫且相關的文本回答。

3. 簡化版解釋

Llama 3 Vision就像一個超級智能的“偵探”。它用一個非常厲害的“眼睛”（視覺編碼器）把圖像分解成很多細節（圖像區域信息），然后通過一個“翻譯器”（投影模塊）把這些細節翻譯成語言模型能懂的語言。接著，它把翻譯后的內容和你提出的問題一起交給一個超級聰明的大腦（Llama 3語言模型）。因為這個大腦經過了大量數據的訓練，所以它能理解圖像中的復雜內容，并用文字給出非常詳細且聰明的回答。

四、多模態大語言模型的未來展望

隨著技術的不斷進步，多模態大語言模型正在迅速發展。從早期的簡單融合到現在的復雜架構，這些模型已經能夠處理多種模態的信息，并在各種任務中表現出色。然而，未來還有更多的可能性。

（一）更高效的融合策略

未來，我們可能會看到更多高效的融合策略。比如，中期融合（Mid Fusion）可能會結合更多先進的技術，比如更復雜的注意力機制和動態融合機制。這些機制可以根據輸入的復雜性動態調整融合的方式和深度，從而更好地處理不同模態之間的關系。

（二）更強大的模型架構

隨著計算能力的提升，未來的多模態模型可能會更大、更復雜。比如，Llama 4可能會引入混合專家模型（Mixture-of-Experts，MoE）架構，這種架構可以根據輸入的特征動態選擇最適合的“專家”模塊進行處理。這不僅能提高模型的效率，還能讓模型在處理大規模數據時更加靈活。

（三）更廣泛的應用場景

多模態大語言模型的應用場景將越來越廣泛。從智能助手、自動駕駛到醫療影像分析，這些模型將能夠更好地理解和處理復雜的多模態數據。比如，在醫療領域，模型可以同時分析病人的病歷（文本）、醫學影像（圖像）和生理數據（如心電圖），從而提供更準確的診斷建議。

（四）更注重倫理和安全性

隨著多模態模型的應用越來越廣泛，倫理和安全性將成為重要的研究方向。比如，如何防止模型生成有害或有偏見的內容，如何保護用戶隱私，以及如何確保模型在面對惡意攻擊時保持穩定等，都是未來需要解決的問題。

五、總結

多模態大語言模型的發展是人工智能領域的一個重要里程碑。從早期的簡單融合到現在的復雜架構，這些模型已經能夠處理多種模態的信息，并在各種任務中表現出色。通過深入理解多模態模型的工作原理，我們可以更好地利用它們的強大能力，推動人工智能技術的發展。

未來，隨著技術的不斷進步，多模態模型將變得更加高效、強大和安全。它們將在更多領域發揮重要作用，為我們的生活和工作帶來更多的便利和創新。

本文轉載自??Halo咯咯??    作者：基咯咯