2024年多模态大模型（MLLMs）轻量化方法研究现状和展望报告
2025-01-27
256次下载
导读：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泛应用。因此，研究高效且轻量化的多模态大语言模型，特别是在边缘计算场景中，潜力巨大。本文将全面介绍当前多模态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潜在的发展方向。
免费阅读6页，下载阅读完整文档.
立即下载
免责声明：
来源： 中移智库，数智观察推荐阅读，版权归作者所有。文章内容仅代表作者独立观点，不代表数知观察立场，转载目的在于传递更多信息。如涉及作品版权问题，请联系我们删除或做相关处理！