多模态模型架构设计
一句话总结
多模态模型通过统一的架构处理文本、图像、音频等多种输入，实现跨模态理解和生成能力。
核心概念
多模态架构的关键组件：模态编码器（将不同模态转为统一表示）、对齐模块（建立跨模态映射）、融合策略（早期融合、晚期融合、交叉注意力）。主流方案包括：GPT-4V式（视觉编码器+LLM）、LLaVA式（CLIP+投影层+LLM）、Gemini式（原生多模态训练）。训练通常分为预训练对齐和指令微调两阶段。
为什么重要
现实世界的信息本质上是多模态的。纯文本模型无法理解图表、图像、视频等内容。多模态能力极大扩展了LLM的应用场景，包括文档理解、视觉问答、辅助驾驶等。
实践要点
选择与任务匹配的视觉编码器分辨率。图像token数量直接影响成本和速度，需要权衡。多模态对齐数据质量比数量更重要。考虑动态分辨率方案处理不同尺寸输入。
常见误区
认为简单拼接不同模态的模型就能获得多模态能力。忽视模态间的对齐训练，导致视觉信息无法被语言模型有效利用。图片分辨率设置不当，细节信息丢失。