IT之家9月21日消息，科技媒体marktechpost昨日（9月20日）发布博文，报道了英伟达（Nvidia）最新发布的论文，介绍了多模态大语言模型系列NVLM1.0。

多模态大型语言模型（MLLM）

多模态大型语言模型（MLLM）所创建的AI系统，能够无缝解读文本和视觉数据等，弥合自然语言理解和视觉理解之间的差距，让机器能够连贯地处理从文本文档到图像等各种形式的输入。

多模态大型语言模型在图像识别、自然语言处理和计算机视觉等领域拥有广阔应用前景，改进人工智能整合和处理不同数据源的方式，帮助AI朝着更复杂的应用方向发展。

英伟达NVLM1.0

NVLM1.0系列包括NVLM-D、NVLM-X和NVLM-H三种主要架构。每个架构都结合先进的多模态推理功能与高效的文本处理功能，从而解决了以往方法的不足之处。

NVLM1.0的一个显著特点是在训练过程中加入了高质量纯文本监督微调（SFT）数据，这使得这些模型在视觉语言任务中表现出色的同时，还能保持甚至提高纯文本性能。

研究团队强调，他们的方法旨在超越GPT-4V等现有专有模型和InternVL等开放式替代模型。

NVLM1.0模型采用混合架构来平衡文本和图像处理：

NVLM-D：纯解码器模型，以统一的方式处理两种模式，因此特别擅长多模式推理任务。

NVLM-X：采用交叉注意机制，提高了处理高分辨率图像时的计算效率

NVLM-H：混合了上述两种架构的优势，在保持文本推理所需的效率的同时，实现了更详细的图像理解。

这些模型结合了高分辨率照片的动态平铺技术，在不牺牲推理能力的情况下显著提高了OCR相关任务的性能。

性能

在性能方面，NVLM1.0模型在多个基准测试中取得了令人印象深刻的成绩。

归功于在训练过程中集成了高质量的文本数据集，在MATH和GSM8K等纯文本任务中，NVLM-D1.072B模型比其纯文本骨干提高了4.3分。

在视觉问题解答和推理任务中，这些模型还表现出了强大的视觉语言性能，在VQAv2数据集上的准确率为93.6%，在AI2D上的准确率为87.4%。

在OCR相关任务中，NVLM模型的表现明显优于现有系统，在DocVQA和ChartQA数据集上的准确率分别为87.4%和81.7%，突出显示了其处理复杂视觉信息的能力。

NVLM-X和NVLM-H模型也取得了这些成绩，它们在处理高分辨率图像和多模态数据方面表现出色。

研究的主要发现之一是，NVLM模型不仅在视觉语言任务中表现出色，而且还保持或提高了纯文本性能，这是其他多模态模型难以达到的。

例如，在基于文本的推理任务（如MMLU）中，NVLM模型保持了较高的准确率，在某些情况下甚至超过了纯文本模型。

想象一下在自动驾驶汽车中的应用场景。NVLM1.0可以通过摄像头实时获取道路信息，并与车辆导航系统进行语言沟通。

它不仅能识别交通标志，还能理解复杂路况下的人类指令，例如“如果前方有施工，请寻找替代路线”。这得益于其强大的视觉-语言处理能力以及出色的文本推理能力，使得自动驾驶更加智能、安全、可靠。

小结

英伟达开发的NVLM1.0模型代表了多模态大型语言模型的重大突破，该模型通过在多模态训练中集成高质量文本数据集，并采用动态平铺和高分辨率图像平铺标记等创新架构设计，解决了在不牺牲性能的前提下平衡文本和图像处理的关键难题。

NVLM系列模型不仅在视觉语言任务方面超越了领先的专有系统，而且还保持了卓越的纯文本推理能力，让多模态人工智能系统的发展又向前迈进一大步。

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