Pesquisadores chineses recentemente fizeram progressos significativos na área de ajuste de instruções para modelos de linguagem grandes (LLMs). Eles lançaram o ImageBind-LLM, um método de ajuste de instruções multimodais para LLMs por meio do ImageBind. Este método utiliza dados de linguagem visual para ajustar instruções multimodais, suportando vários modos de instrução e apresentando melhor escalabilidade e capacidade de generalização.
Quatro características-chave do ImageBind-LLM incluem: suporte a vários modos de instrução, método de ajuste eficiente, injeção de conhecimento incremental e modelo de cache visual. Esta pesquisa fornece novos métodos e ideias para melhorar a capacidade de resposta a instruções multimodais de modelos de linguagem grandes, com potencial para aplicações práticas.
