通过语言大模型来学习LLM和LMM（四）

一、大模型学习

新的东西，学习的东西就是多，而且最简单最基础的都需要学习，仿佛一点基础知识都要细嚼慢咽，刨根问底，再加上一顿云里雾里的吹嘘，迷迷糊糊的感觉高大上。其实就是那么一回事。再过一段时日，发现如此简单，甚至不值得一提。从古到今，知识的学习都是如此，只有持续学习，奋力向前。

二、通过语言大模型来学习LLM

LLM模型，即Large Language Model，是一种大语言模型，用于预测和生成自然语言文本。其核心思想是通过训练大量文本数据，学习语言的语法、语义和上下文信息[1][2][3]。以下是关于LLM模型的详细解释：

定义与功能：
- LLM是一种机器学习模型，通过深度学习技术，如神经网络，来学习文本数据中的模式和规律。在训练过程中，模型会不断优化其参数，以提高对文本数据的建模能力[1][2][3]。
- LLM模型的主要功能是生成文本内容，包括博客、长篇文章、短篇故事、摘要、脚本、问卷、调查和社交媒体帖子等[4]。同时，它们还能在代码开发、恶意软件分析、检测和预防网络攻击、搜索、文本翻译、虚拟助理和客户支持以及转录等领域发挥作用[4]。
发展历史：
- 2017年6月，Google发布论文《Attention is all you need》，首次提出Transformer模型，为LLM模型的发展奠定了基础[1]。
- 2018年6月，OpenAI发布论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》，首次提出GPT模型，这是LLM模型的重要里程碑[1]。
- 2019年2月，OpenAI发布GPT-2模型，该模型在GPT-1的基础上引入任务相关信息作为输出预测的条件，并继续增大训练的数据规模和模型本身的参数量，提高了模型的性能[1]。
- 2020年9月，OpenAI授权微软使用GPT-3模型，微软成为全球首个享用GPT-3能力的公司[3]。
技术特点：
- LLM模型在NLP（自然语言处理）领域得到了广泛应用，特别是NLP生成类任务。其技术体系统一到了以GPT为代表的“自回归语言模型（即从左到右单向语言模型）+Zero/Few Shot Prompt”模式[1]。
- 大模型通常指具有大量参数和复杂结构的模型，需要大量计算资源和数据集进行训练。这些模型能够提供准确和高质量的预测或生成结果，但训练和部署的成本通常较高[2]。
最新研究进展：
- 2024年的最新研究表明，我们可能在不增大模型规模的前提下让模型变得更好，甚至让模型变得更小。例如，权重平均和模型融合可将多个LLM组合成单个更好的模型；代理调优技术可通过使用两个小型LLM来提升已有大型LLM的性能；混合专家模型通过组合多个小型模块来创建，其效果和效率可媲美甚至超越更大型的对应模型[5]。

三、通过语言大模型来学习LMM

LMM大模型，即多模态大模型（Large Multimodal Model），是一种能够处理、理解和生成多种模态数据（如文本、图像、音频、视频等）的机器学习模型。以下是关于LMM大模型的详细解释：

定义与功能：
- LMM大模型是一种更为复杂和全面的模型，它不仅处理文本数据，还融合了图像、音频、视频等多种模态的数据进行训练。这种模型通常采用多模态Transformer结构，可以同时处理不同模态的数据，并学习它们之间的关联和交互[5]。
- LMM的目标是通过最大似然估计或最小二乘估计来估计模型中的固定效应和随机效应的参数。它的底层架构包括数据准备（如数据导入、数据清洗、变量选择等）[2]。
- LMM在健康方面有五大应用场景：协助诊断和临床护理；提供就医指导；处理文书和行政任务；参与医疗和护理教育以及科学研究和药物开发[3]。
技术特点：
- LMM具有强大的跨模态理解和生成能力，可以用于处理更为复杂和多样化的任务，如图像标注、视频描述、音频识别等[5]。
- 相比仅依赖文本数据的LLM模型，LMM需要处理多种模态的数据，因此其模型结构和训练过程更为复杂和困难。这导致LMM的训练需要大量的计算资源和时间，通常需要分布式训练、高性能计算等技术支持[5]。
应用与挑战：
- 虽然LMM在多个领域都展现出了巨大的潜力，但在将LMM应用到计算机视觉任务上时，仍然面临一些挑战。例如，大多数LMM目前只限于文本输出，这限制了它们在处理更细粒度的视觉任务（如图像分割）方面的能力[4]。
- LMM的应用也存在风险。例如，LMM可能会提供不准确、不完整的信息。此外，和其他形式的人工智能一样，LMM也容易受到网络攻击，导致患者信息泄露或有损算法可信度[3]。
监管与参与：
- 为了创建安全有效的LMM，世界卫生组织（WHO）认为需要各利益攸关方参与。政府、技术公司、医疗保健提供商、患者和民间社会应该参与此类技术开发和部署的所有阶段，并为技术的应用过程提供监督[3]。
最新进展：
- 华中科技大学的研究团队针对多模态大模型（LMM）在视觉任务中的应用挑战，推出了PSALM模型。该模型通过一个统一的框架处理绝大多数类型的图像分割任务，实现了分割任务的全面覆盖。同时，PSALM在多个已见和未见开放场景任务中均表现出强大的性能[4]。

四、LLM和LMM的区别

大型语言模型（LLM）和大型多模态语言模型（LMM）在多个方面存在显著的区别。以下从技术手段和用户使用两个方面对这两种模型进行详细比较。

一、技术手段方面的区别

模型结构和训练数据

LLM主要依赖文本数据进行训练，通常采用Transformer等深度学习结构，专注于处理和理解自然语言文本。这些模型通过海量文本数据的训练，学会了生成和理解文本的能力，可以用于各种自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成、问答系统等。

相比之下，LMM则是一种更为复杂和全面的模型，它不仅处理文本数据，还融合了图像、音频、视频等多种模态的数据进行训练。这种模型通常采用多模态Transformer结构，可以同时处理不同模态的数据，并学习它们之间的关联和交互。因此，LMM具有更强的跨模态理解和生成能力，可以用于处理更为复杂和多样化的任务，如图像标注、视频描述、音频识别等。