Chinesische Forscher haben kürzlich bedeutende Fortschritte im Bereich der Anweisungseinstellung großer Sprachmodelle (LLMs) erzielt. Sie haben ImageBind-LLM vorgestellt, eine multimodale Methode zur Feinabstimmung großer Sprachmodelle mittels ImageBind. Diese Methode nutzt visuelle Sprachdaten zur Feinabstimmung multimodaler Anweisungen, unterstützt verschiedene Anweisungsmodi und zeichnet sich durch bessere Skalierbarkeit und Generalisierbarkeit aus.
ImageBind-LLM zeichnet sich durch vier Hauptmerkmale aus: Unterstützung verschiedener Anweisungsmodi, effiziente Feinabstimmungsmethoden, schrittweise Wissensintegration und ein visuelles Cache-Modell. Diese Forschung bietet neue Methoden und Ansätze zur Verbesserung der multimodalen Anweisungsreaktionsfähigkeit großer Sprachmodelle und besitzt ein erhebliches Anwendungspotenzial.
