2024年多模态大模型（MLLMs）轻量化方法研究现状和展望报告-中移智库

2024-12AI大模型14📊 中国移动研究院免费

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🎯 适合读者: 战略规划行业研究员
📊 核心数据: 多模态大语言模型的成功主要得益于缩放定律（ scaling
多模态大语言模型主要由三个核心模块组成：视觉编码
轻量化多模态大语言模型的优化措施主要集中在对上述三个模
🏷️ 核心议题: #大模型#大语言模型#语言模型

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报告摘要

多模态大语言模型（MLLMs）在视觉问答、视觉理解与推理等任务中展现出卓越的性能，但多模态大语言模型庞大的模型规模和高昂的训练、推理成本限制了其在学术界和工业界的广

📋 核心要点(部分)

方法研究现状和展望
2024 年 12 月
大语言模型轻量化的方法及研究现状，并探讨其局限性及未来
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41.6G 内存，资源消耗巨大。
二、多模态大语言模型轻量化方法研究现状
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❓ 常见问题

《2024年多模态大模型（MLLMs）轻量化方法研究现状和展望报告-中移智库》主要包含哪些内容?

多模态大语言模型（MLLMs）在视觉问答、视觉理解与推理等任务中展现出卓越的性能，但多模态大语言模型庞大的模型规模和高昂的训练、推理成本限制了其在学术界和工业界的广核心数据:多模态大语言模型的成功主要得益于缩放定律（ scaling;多模态大语言模型主要由三个核心模块组成：视觉编码;轻量化多模态大语言模型的优化措施主要集中在对上述三个模。

这份报告由哪家机构发布?

本报告由中国移动研究院发布,发布于 2024 年。

这份报告覆盖哪一年、篇幅多大?

覆盖 2024 年,全文约 14。

这份报告是免费的吗?如何获取?

本报告免费查阅,登录资料宝后即可在线获取完整内容。

这份报告适合哪些读者?

适合战略规划、行业研究员等读者参考。

报告涉及哪些关键议题?

重点分析了大模型、大语言模型、语言模型等议题。