本文目录一览：
- 1、MLLM(多模态大模型)的综述
- 2、MIR:评估多模态大模型预训练的新指标
- 3、大模型指标测评榜
- 4、谷歌的多模态语言大模型:PaLM-E
- 5、零一万物最新发布了Yi-VL-34B和Yi-VL-6B多模态大模型
MLLM(多模态大模型)的综述
MLLM综述：学习范式 传统范式：包括SFT/Pretrainfinetune、Prompting。Instruction tuning：通过让LLM学会遵循指令，提高了零样本性能，在未见任务上实现推理。MIT 数据和架构调整：调整基准或使用selfinstruct生成数据，将外部模态信息注入LLM。数据形式：采用三元组形式。
文章将最近的代[文]表性MLLM（[章]多模态大模型）[来]分为四类：Mu[自]ltimoda[高]l Instruc[祥]tion Tuning（[号]M-IT）、M[文]ultimod[章]al In-Cont[来]ext Learnin[自]g（M-ICL[高]）、Multi[祥]modal Chain-o[号]f-Thoug[文]ht（M-Co[章]T）以及LLM[来]-Aided Visual Reasoni[自]ng（LAVR[高]），并对此进行[祥]了详细阐述。
CVPR 2025录用论[号]文列表中，多模[文]态大模型（ML[章]LM）与视觉-[来]语言交叉研究成[自]为本次会议的热[高]门方向之一。该[祥]方向的研究聚焦[号]于如何更有效地[文]融合视觉信息和[章]语言信息，以提[来]升模型在多模态[自]任务中的性能，[高]特别是在视频问[祥]答、图像生成、[号]语言驱动的视觉[文]任务等领域。
多模态大型语言模型（MLLM）的最新进展，首份追踪研究论文集的发布为这一领域带来了新的视野。多模态大型语言模型是通过整合语言与非语言信息，以实现更广泛任务处理和更符合人类认知习惯的系统。与传统的大型语言模型相比，MLLM在推理能力、用户友好性以及任务支持方面展现出显著优势。
MIR:评估多模态大模型预训练的新指标
模态集成率（MIR）是一种用于评估大规模视觉语言模型（LVLMs）多模态预训练质量的新指标。MIR的定义与计算方法 MIR通过计算视觉和文本令牌在不同层之间的分布距离来衡量LVLMs的预训练质量。
帕金森病在中医[章]上属于颤证，目[来]前帕金森病的患[自]者通过中医的治[高]疗，包括中药和[祥]针灸治疗方法没[号]有得到确切的疗[文]效，所以中医目[章]前不能治愈帕金[来]森病。建议帕金[自]森患者可以通过[高]中医的辅助治疗[祥]，在辨证施治以[号]后，可以采取滋[文]补肝肾、益气补[章]血，调补、阴阳[来]等治疗方法。
百川智能-百川大模型：采用Transformer等先进架构，结合深度学习技术，优化了从文本分析到语义理解的各个方面，可应用于金融、医疗和客户服务等多个行业。
大模型指标测评榜
大模型指标测评榜由多个权威机构和社区定期发布。SuperCLUE是行业权威的通用大模型的综合性测评基准，其发布的测评榜单具有重要影响。例如，SuperCLUE发布的中文原生工业大模型测评基准SC-Industry最新榜单中，北电数智骄阳·工业大模型以844的总分综合排名第一，这显示了该模型在工业领域的卓越表现。
综上所述，百度[自]文心大模型5在[高]IDC的权威测[祥]评中取得总分第[号]算法模型第行业[文]覆盖第一的优异[章]成绩，是百度在[来]AI领域深厚技[自]术积累和广泛产[高]业实践的集中体[祥]现。未来，百度[号]文心大模型将继[文]续发挥引领作用[章]，推动中国AI[来]产业的高质量发[自]展。
评价：该排行榜[高]通过图表直观呈[祥]现模型在多个基[号]准测试中的表现[文]，用户还可以选[章]择两个大模型进[来]行对比（基于已[自]有测试指标）。[高]这对于需要快速[祥]比较多个模型的[号]性能非常有用。[文]
评估标准：包括[章]准确性、效率、[来]可解释性和公平[自]性，在6个关键[高]基准上评估模型[祥]（MMLU-P[号]ro、GPQA[文]、MuSR、M[章]ATH、IFE[来]val、BBH[自]）。图片：Fl[高]agEval 简介：由智源研[祥]究院联合多个高[号]校团队打造，采[文]用“能力-任务[章]一指标”三维评[来]测框架的大模型[自]评测平台。
要快速解读大模[高]型竞技擂台排行[祥]榜，首先理解其[号]关键指标。排行[文]榜主要包括Mo[章]del（模型名[来]称）、Area[自]n Elo rating（[高]竞技场ELO评[祥]级）、MT-b[号]ench（sc[文]ore）（多任[章]务对话任务得分[来]）和MMLU（[自]多领域多任务理[高]解）。ELO评[祥]级是通过模型间[号]的比赛，根据预[文]期胜率计算得出[章]的，能反映模型[来]的整体实力。
指令设计尽量简洁，以避免模型陷入Prompt Engineering。MME的评估结果分为Accuracy、Accuracy+和Score三个指标，分别基于问题、图片和两者的综合来评分。
谷歌的多模态语言大模型:PaLM-E
1、PaLM-E是谷歌（包括柏林工业大学）于今年3月份发布的一个多模态语言大模型，其相关论文标题为“PaLM-E： An Embodied Multimodal Language Model”。模型概述 PaLM-E旨在将现实世界的连续传感器模式直接纳入语言模型，从而建立单词和感知之间的联系。
2、- **模型基座*[自]*：PaLM-[高]E以Googl[祥]e的预训练模型[号]PaLM作为基[文]础，构建具身化[章]的多模态语言模[来]型。- **模型类型*[自]*：PaLM-[高]E为解码器（D[祥]ecoder）[号]模型，能够接收[文]文本、图像和连[章]续状态作为输入[来]。
3、简介：Pa[自]LM（Path[高]ways Languag[祥]e Model）是[号]谷歌推出的大型[文]语言模型，拥有[章]5620亿参数[来]，是目前全球最[自]大的视觉语言模[高]型之一。PaL[祥]M-E是其多模[号]态版本，能够处[文]理包括文本、代[章]码、音频、图像[来]和视频在内的不[自]同类型的信息。[高]应用：PaLM[祥]系列模型在机器[号]翻译、文本生成[文]、图像描述等领[章]域具有广泛的应[来]用前景。
4、年3月6日[自]，来自谷歌与柏[高]林工业大学的人[祥]工智能研究人员[号]小组推出了一个[文]多模态具象化视[章]觉语言模型（V[来]LM）-PaL[自]M-E，该模型[高]的参数规模达到[祥]了5620亿个[号]，集成了用于控[文]制机器人的视觉[章]与语言。研究人[来]员称，这是有史[自]以来规模最大的[高]VLM，无需重[祥]新训练即可执行[号]各种任务。
5、大模型主干[文]：作为多模态大[章]模型的核心，主[来]要用于参与模式[自]的表示、语义理[高]解、推理与决策[祥]输出。常用的大[号]模型主干有Fl[文]an-T5，C[章]hatGLM，[来]UL2，Qwe[自]n、Chinc[高]hilla、O[祥]PT、PaLM[号]、LLaMA、[文]LLaMA-2[章]和Vicuna[来]等。输出投影：[自]将多模态信号映[高]射到多模态生成[祥]器的特征空间。[号]输入投影通常使[文]用MLP或者小[章]型的Trans[来]former进[自]行构建。
6、通义千问（阿里云，Qwen）具备多轮对话、逻辑推理和代码生成能力，支持多语言，适用于电商、金融、教育等行业。
零一万物最新发布了Yi-VL-34B和Yi-VL-6B多模态大模型
领先企业：零一万物是AI0领域的领军企业，由李开复博士领军，致力于大模型技术研究与应用。创新架构：YiVL34B和YiVL6B基于创新的LLaVA架构，经过全面三阶段训练，为多学科多模态问题提供了卓越性能。性能表现：图文理解和对话生成：这两款模型在图文理解和对话生成方面表现出色。
零一万物，作为[高]AI0领域的领[祥]军企业，由李开[号]复博士领军，总[文]部设在北京，致[章]力于大模型技术[来]研究与应用。其[自]在大模型技术、[高]人工智能算法等[祥]领域有所建树，[号]如Yi-34B[文]和Yi-6B模[章]型均表现出全球[来]领先水平。近期[自]，公司发布了Y[高]i-VL-34[祥]B和Yi-VL[号]-6B两款多模[文]态大模型，尤其[章]在图文理解和对[来]话生成方面表现[自]出色。
近日，零一万物[高]在其 Yi 系列模型家族中[祥]推出了 Yi Vision Languag[号]e（Yi-VL[文]）多模态语言大[章]模型。这款模型[来]的发布标志着零[自]一万物在AI技[高]术领域取得了新[祥]的里程碑，为全[号]球用户带来了全[文]新的图文对话体[章]验。Yi-VL[来] 模型的推出，不[自]仅展示了零一万[高]物在AI技术上[祥]的深厚积累，更[号]为AI图文对话[文]领域注入了新的[章]活力。
Weitu AI创始人王历[来]伟博士特别强调[自]了“多模态Na[高]tive”这一[祥]关键词。他指出[号]，Weitu AI针对多模态[文]交互做了很多结[章]构优化，不仅让[来]WeituAI[自] 0模型在传统的[高]多模态理解任务[祥]上保持优势，更[号]让其在多模态交[文]互Native[章]场景中大放异彩[来]。
智谱AI与清华[自]KEG团队最新[高]发布了更强大的[祥]多模态大模型—[号]—CogVLM[文]-17B，该模[章]型在魔搭社区直[来]接开源，具备出[自]色性能，在14[高]项权威跨模态基[祥]准上取得最佳结[号]果。
训练策略：第一阶段：训练适配器和图像头部，建立视觉和语言元素之间的概念联系，使大语言模型（LLM）能够理解图像中展示的实体，并具备初步的视觉生成能力。第二阶段：统一预训练，通过多模态语料的统一预训练，让Janus同时学习多模态理解和生成能力。
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文章不错《多模态大模型安全评估标准发布的简单介绍》内容很有帮助