院士领衔万字长文，全面系统梳理多模态LLM对齐算法

主要观点总结

本文梳理了多模态大语言模型（MLLM）中对齐算法的应用场景、数据集构建、评估基准以及未来发展方向。文章介绍了不同对齐算法在通用图像理解、多图像和视频处理、扩展应用等方面的应用，并详细阐述了数据集构建的分类和优缺点。此外，文章还介绍了模型评估的多个维度，如通用知识、幻觉、安全性、对话、奖励模型和对齐等。最后，文章探讨了未来的工作与挑战，包括数据质量、数据覆盖范围、利用视觉信息对齐、综合评估、MLLM推理等方面。文章还从数据和优化框架两个维度分析了LLM推理增强研究对对齐MLLM的影响，并探讨了将MLLM转变为智能体的挑战。

关键观点总结

关键观点1: 多模态大语言模型（MLLM）中对齐算法的应用场景

MLLM能够处理多种模态的数据，包括文本、图像、音频等。对齐算法的应用场景包括通用图像理解、多图像和视频处理、扩展应用等。

关键观点2: 数据集构建的分类和优缺点

数据集构建分为引入外部知识的数据集和自我标注的数据集。引入外部知识的数据集能提高数据质量，但成本较高；自我标注的数据集能大规模生成数据，但质量较低且存在分布偏移问题。

关键观点3: 模型评估的多个维度

模型评估包括通用知识、幻觉、安全性、对话、奖励模型和对齐等多个维度。每个维度都有不同的评估方法和基准，用于评估模型在不同任务中的表现。

关键观点4: 未来的工作与挑战

未来的工作与挑战包括提高数据质量和覆盖范围、利用视觉信息对齐、综合评估模型性能、超越图像/文本领域的对齐算法设计以及提高MLLM推理效率等。

免责声明