整理：4篇专注于多模态大语言模型（MLLM）的瘦身变体论文
近年来，随着人工智能技术飞速发展，大语言模型（LLM）和多模态大语言模型（MLLM）成为了炙手可热的明星。它们不仅能处理文字，还能看图识字，简直是“全能选手”。这种能力得益于模型中加入的“视觉编码器”和“特征投影仪”，就好比给大脑装上了“眼睛”和“理解工具”。不过，模型越大，就越像个贪吃的怪兽，耗费大量资源，让使用它的人直呼“吃不消”。所以，如何让这些模型既聪明又省钱，成了大家绞尽脑汁的挑战。
根据“缩放定律”，模型越大，通常表现越好，但这也意味着更高的资源投入。于是，大家开始想办法“瘦身”，推出了轻量版的大语言模型和小型的多模态模型（s-MLLM），既能满足需求，又不那么“烧钱”。通过改进模型结构、用知识蒸馏和压缩技术“瘦身塑形”，这些模型依然保持着不错的表现力。加上预训练和监督微调的双重“训练课程”，模型在复杂的任务中也表现得游刃有余。
为了让大语言模型在自然语言处理中得到更广泛的应用，我们总结了四篇专注于多模态大语言模型（MLLM）的瘦身变体
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