Pinagmulan：DeepTech“ Ang Pananaliksik na Ito ay ay Isa sa gawaing pangunguna sa paggalugad多模式的na mga mekanismo ng daloy ng Daloy ng dimmaseon ng多模式。 -aaral ng doktor sa University of Amsterdam sa Netherlands. Sinabi ni Zhang Zhi na natagpuan niya na kapag ang malaking modelo ng multimodal ay gumagawa ng mga gawain ng multimodal, ginagawa ng Model the following work from the first level, the model promotes the global visual information of the whole image. PRESENTATION OF PROblees to help生成最终的预测，值得注意的是，第一个生成的模型答案很小，然后将首字母转换为大写字母。程序的性能并避免重复对工具本身有效性的验证。这项研究不仅加深了对大型多模型的内部方法的理解，而且还提供了理论指导，以改善模型结构并在将来优化跨模式信息的融合。他说，这项研究旨在揭示大型多峰模型的内部工作机制，并在以下潜在方向上具有应用前景：首先，就模型运行的效率而言，这项研究显示了整合视觉语言信息的主要阶段，可用于优化建筑性能，减少冗余响应和对图像的响应。 Pangalawa，Sa Mga Tuntunin ng Pag-edit Ng Modelo，Ang tagumpay na Ito ay nagbigigay ng malalim na pag-unawa sa papel sa papel ng iba'ibang ibang ibang impormasyon ng modal sa iba n iban n ibang n ibang ibang mga lays随着Tumpak na mga pamamaraan ng Interbensyon ng Impormasyon ng多模式，Upang ang Modelo ay ay Mas Mas Mas na pagbagay sa Mga tiyak na tiyak na gawain o mga sitwasyon o mga sitwasyon，tulad ng pag-pag-pag-pag-pag optimime Pagsusuri ng iMahe ng medikal，智能指导bay的自动级na pagmamaneho。同样，就可解释性而言，研究表明了模型中信息流动的层次结构，可用于增强多模式AI系统的透明度，并为在学院和行业中更具控制和可靠的AI模型的发展提供理论支持，尤其是在需要严格的疲倦以及医疗和医疗医疗以及医疗和医疗的医疗和医疗领域以及医疗和医疗领域以及医疗和医疗领域以及医疗和医疗领域以及医疗和医疗领域以及医疗机构以及医疗，以及光明以及光明，医疗和医疗领域的光线和医疗领域。 AI，会确保决策过程的可追溯性和公平性。 。这些模型通常结合当前流行的大型模型和视觉编码器，使它们可以同时处理图像和文本。但是，尽管在现实世界中的多模式模型中有重大发展，但人们一直在研究内部工作，但机制仍然缺乏深入的理解，尤其是Visu信息在模型中的相互作用和语言学的相互作用。因此，这项研究的目的是显示多模型机制在执行多模式活动时与大型模型一起工作？特别是与不同方式（视觉和语言）之间的信息流和融合相互作用的过程是什么？基于此，该项目的关键研究问题包括：如何包括视觉信息和语言信息？模型如何将一般图像信息纳入语言信息？模式如何l将与问题有关的视觉信息与语言信息有关？如何在不同模型层中处理不同的模态信息？视觉和语言信息如何扩展到不同的模型层？我们如何划分低级，中级和高级功能？有关视觉和语言学的信息如何影响最终预测？语言和视觉信息对最终答案预测的贡献是什么？模型中预言的答案是如何的？但是，事实很快揭示了研究团队的挑战。多模式大型模型是一个高度复杂的系统，“拉动整个身体”。要以细粒度的方式研究所有细节，它不仅非常昂贵，而且很难研究。结果，研究团队绕开了许多弯路并尝试了各种复杂的实验设计，但是由于许多变量，所获得的结果通常被分散而困难to建立一个完整的理论框架。后来，在进行大量体验数据的深度分析后，研究团队意识到有必要返回最主要的问题 - 多模式信息流的主要机制。因此，研究团队从一系列复杂的实验结果中提出了大型多模型模型的最基本问题：如何在不同模式之间进行社交和结合信息流？这种观点的变化使研究更加清晰，更大，他们不再记住微处理器的详细信息，而是专注于理解用于多模式信息处理的大型多模型的整体框架。这种方法最终帮助研究团队披露了视觉语言信息融合机制的两个阶段，并建立了解释性的badd，这是模型中信息流的灵感。在研究中，一些发现是未来的cont或偶然。示例：答案的产生采用了两个阶段机制。最初，研究团队专注于如何合并信息，并将视觉信息和语言学传播到网络中。但是，有一天，在审查模型以产生答案的过程中，张Zhi意外地发现答案通常是在中层提到的，而高级角色似乎只能“更改”答案，例如利用答案的首字母。这一发现对研究团队感到惊讶，因为每个人都总是被认为正在计算整个模型均匀地推动答案预测，但实际上是在分阶段进行的。张Zhi意识到，研究团队不仅在研究模型的模型方式，而且还研究“思维方法”。最后，相关论文的标题为“多模式大语言模型中的跨模式信息流” [1]。照片|相关论文（原始论文在：ARXIV）因为这项研究是对在行业中受过训练和表现良好的模型的探索，因此研究团队准备应用该模型的预训练研究结果，旨在开发更稳定，更稳定的多模式模型。参考材料：1.https：//arxiv.org/pdf/2411.18620操作/类型：He Chenlong