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
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
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
- 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
- 2 / 14
- 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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报告信息
- 文件全名
- 《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-14页.pdf》
- 适合读者
- 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
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。
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