一个 Transformer 搞定多模态理解，HaploVL让 AI “看图说话” 更懂细节

在人工智能快速发展的今天，大型语言模型(LLMs)取得了显著进步。随着这一趋势，大型多模态模型(LMMs)也迅速崛起，这些模型能够实现复杂的视觉-语言对话和交互。当前主流的多模态大模型（如 LLaVA 系列）往往采用 “视觉编码器 + 大语言模型” 的组合架构。这种方式虽然有效，却存在一些痛点。例如，预训练的视觉编码器（如 CLIP）会高度压缩图像语义，这可能忽略关键细节（如物体颜色、小目标位置），导致模型在细粒度任务（如 “数量”“感知边缘文字”）上表现不佳。现有统一架构模型（如Fuyu）虽简化了流程，但需要从头训练或消耗海量数据（例如 EVE 需 3500 万样本），且性能仍远落后于组合式模型。

HaploVL 的诞生，正是为了解决这些问题！HaploVL用单 Transformer 架构实现高效的多模态融合，让文本嵌入能动态 “捕捉” 所需视觉线索，同时减少训练数据需求，性能比肩组合式模型！

核心方法揭秘：一个 Transformer 如何玩转多模态？

HaploVL 结构图