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26种多模态大模型研究报告
这篇论文对目前市面上26种多模态大语言模型（MM-LLMs）进行了全面的研究和分析。提供了对多模态大语言模型的深入了解。
详细介绍了模型架构和训练流程的设计公式。
26 种现存的 MM-LLMs，每种模型都有其独特的设计和功能。
主要内容：
1.模型架构和训练流程：
论文详细描述了这些模型的架构和训练流程，突出了它们如何结合了传统大型语言模型（LLMs）的能力，并支持多模态输入和输出。
2.模型概览：
• 研究涵盖了26种不同的 MM-LLMs，每个模型都有其独特的设计和功能特点。
• 这些模型被分为不同的类别，根据它们的架构和功能进行了分类。
3.性能评估：对这些模型在主流基准测试上的性能进行了回顾，分析了它们在不同任务上的表现。
4.训练策略：总结了提高 MM-LLMs 性能的关键训练策略，包括数据处理和模型优化等。
5.研究方向和资源：讨论了 MM-LLMs 的未来研究方向，并提供了实时跟踪这些模型最新发展的资源。
论文：https://arxiv.org/abs/2401.13601
PDF：https://arxiv.org/pdf/2401.13601.pdf
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