MetaMorph：视觉理解与生成的新突破

多模态大模型（MLLM）在视觉理解方面取得重要进展。Meta与纽约大学合作研究发现，通过视觉预测指令调整（VPiT），大型语言模型（LLM）只需少量额外训练即可实现高效的视觉理解和生成。研究表明，视觉理解和生成能力相互关联但不对称，理解数据对整体性能提升更为显著。基于此，研究者训练了名为MetaMorph的统一模型，该模型不仅能在多个基准测试中取得优异成绩，还能从预训练LLM中提取知识并进行推理。这为开发混合模态模型提供了新思路。
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