InfoGaps | 信息差

分类： AGI

  • 商业文档信息提取的革命：工具使用与检索增强生成

    在当今数字化的商业环境中，如何高效地从海量的非结构化信息中提取有用的数据，已经成为了企业面临的重要挑战。商业文档信息提取（BDIE）应运而生，旨在将如原始文本、扫描文件等非结构化信息转化为结构化格式，以便下游系统解析和使用。本文将深入探讨一种创新的框架——检索增强结构生成（RASG），以及它如何在BDIE领域取得突破性成果。

    什么是商业文档信息提取？

    商业文档信息提取（BDIE）主要包括两个关键任务：

    • 关键信息提取（KIE）： 从文档中提取重要信息。
    • 行项识别（LIR）： 识别并提取文档中的行项和表格。

    这些任务的核心目标是将复杂的、混杂的信息以一种可以被机器理解和处理的方式结构化。

    检索增强结构生成（RASG）框架

    RASG 的核心组件

    1. 检索增强生成（RAG）： 通过上下文学习，教会大型语言模型（LLM）如何使用新工具。
    2. 监督微调： 通过微调，进一步提高提取输出的准确性。
    3. 结构生成： 确保输出可以被下游程序解析。
    4. 结构提示： 在提示中注入布局信息，以增强模型对文档结构的理解。

    新的评价指标

    为了更好地评估行项识别任务，作者提出了一种新的指标：通用行项识别指标（GLIRM）。相比现有的指标（如ANLS*、DocILE和GriTS），GLIRM更贴近实际的BDIE应用场景。

    算法创新

    RASG 还提供了一种启发式算法，用于在无需视觉编码器的情况下反向计算预测的行项和表格的边界框。

    实验与验证

    数据集与模型

    • 数据集： 使用DocILE数据集进行基准测试。
    • 模型： 测试了GPT-3.5（商业化）和 Hermes 2 Pro – Mistral 7B（开源）。

    消融研究

    通过消融研究，评估了RASG组件（检索增强生成、监督微调、结构提示）对模型性能的影响。

    检索机制

    使用小波哈希的曼哈顿距离测量页面相似性，以优化检索机制。

    现实应用中的优势

    在实际应用中，结合RASG的LLM往往比传统的多模态模型（LMM）表现更为出色。无论是在提取准确性还是处理速度上，RASG框架都展示了其优越性。

    例如，使用RASG框架的GPT-3.5能够在处理复杂的发票信息提取任务时，迅速准确地识别出关键的发票号、金额和日期等信息，而无需借助额外的视觉处理工具。这种高效的处理能力不仅节省了人力成本，还大大提高了数据处理的准确性和可靠性。

    结论与展望

    检索增强结构生成（RASG）框架为商业文档信息提取带来了革命性的变化。通过结合先进的检索机制、结构生成和监督微调技术，RASG不仅在多个基准测试中取得了领先的成绩，还展示了其在实际应用中的巨大潜力。随着技术的不断进步，BDIE领域必将迎来更多创新和突破，为企业的信息处理和决策提供更强大的支持。

    通过对这些前沿技术的研究和应用，我们有理由相信，未来的商业文档信息提取将变得更加智能和高效

  • 分析大型语言模型中的幻觉问题

    引言

    大型语言模型（Large Language Models，LLMs）在自然语言处理领域扮演着重要的角色，它们可以生成人类语言的连续文本，为我们提供了强大的语言处理能力。然而，随着模型规模的增大和训练数据的增加，LLMs也面临着一个严重的问题，即幻觉（Hallucination）问题。幻觉指的是模型生成看似合理但实际上不准确的信息，这可能导致误导性的结果和信息的传播。

    为了更好地理解和解决LLMs中的幻觉问题，研究者们进行了大量的研究工作。其中一篇关于幻觉问题的研究论文是《Analytical Annotation of Hallucinations in Large Language Models (ANAH)》。这篇论文提出了一种分析性注释的方法，以便更详细地研究和量化LLMs中的幻觉问题。

    ANAH数据集：详细注释LLMs中的幻觉

    为了深入研究LLMs中的幻觉问题，研究者们创建了一个名为ANAH的双语数据集。ANAH数据集提供了对LLMs在生成式问答（Generative Question Answering）任务中幻觉问题的分析性注释。数据集中的每个答案句子都经过了严格的注释，包括参考片段的检索、幻觉类型的判断以及对幻觉内容的更正。

    ANAH数据集由人工和自动化注释流程构建而成。通过这个数据集，研究者们能够量化和分析LLMs中幻觉的累积效应，并训练和评估幻觉注释器的性能。实验结果表明，经过训练的生成性幻觉注释器在性能上能够与最先进的模型相媲美，并展现出更好的泛化能力。

    幻觉问题的研究进展

    幻觉问题在自然语言处理领域一直备受关注。研究者们提出了多种方法来解决幻觉问题，包括幻觉检测和评估、幻觉缓解、基准测试、知识增强等。这些方法的目标都是提高模型的可靠性和准确性，减少幻觉的产生。

    例如，为了评估幻觉问题，研究者们构建了各种基准测试集，设计了挑战性的问题，并通过评估答案中幻觉的水平来衡量模型的性能。此外，还有一些研究探索了如何在模型的训练和推理阶段减轻幻觉问题，例如通过多任务学习、模型编辑和强化学习等方法。

    未来的研究方向

    尽管已经取得了一些进展，但解决LLMs中的幻觉问题仍然是一个具有挑战性的任务。未来的研究可以在以下几个方向上进行探索：

    1. 数据集扩展：将ANAH数据集的规模扩大，覆盖更广泛的主题和任务，以更全面地理解和解决幻觉问题。
    2. 模型泛化能力：研究如何提高模型在未见主题和未见问题上的泛化能力，使其能够更好地应对各种情况。
    3. 训练策略优化：探索不同的训练策略，如半监督学习、元学习等，以提高模型在有限数据上的性能和泛化能力。
    4. 提高模型解释性：研究如何提高幻觉注释器的解释性，使其能够提供更详细的解释和证据，以支持其注释和纠正决策。
    5. 多模态和跨语言能力：考虑多模态数据（如图像、视频）和跨语言能力，以提高模型对不同类型输入的理解和生成能力。
    6. 模型鲁棒性：进一步提高模型对对抗性攻击和输入扰动的鲁棒性。
    7. 长期影响评估：评估幻觉注释器在长期应用中的效果，包括用户对模型输出的信任度和依赖性的变化。
    8. 知识更新和维护：研究如何定期更新和维护模型的知识库，以确保其提供的信息是最新和准确的。
    9. 用户定制化和个性化：探索如何根据用户的特定需求和偏好定制化和个性化模型的输出。

    这些研究方向将有助于进一步提高LLMs的可靠性、准确性和用户满意度。

    结论

    本文总结了《Analytical Annotation of Hallucinations in Large Language Models (ANAH)》论文的主要内容。该论文通过创建详细的注释数据集和训练幻觉注释器，提供了一种系统的框架来研究和解决LLMs中的幻觉问题。幻觉注释器能够提高模型的可靠性并减少幻觉的产生。然而，幻觉问题仍然具有挑战性，需要进一步的研究来改进模型的性能和泛化能力。

    参考文献：

    • Ziwei Ji, Yuzhe Gu, Wenwei Zhang, Chengqi Lyu, Dahua Lin, Kai Chen. “Analytical Annotation of Hallucinations in Large Language Models (ANAH).” 2024.

  • 深度学习的Java推理库：Deep Java Library（DJL）

    简介

    Deep Java Library（DJL）是一个开源的、高级的、与深度学习引擎无关的Java框架，专为Java开发人员设计。DJL旨在让Java开发人员轻松入门并简化深度学习的使用。它提供了与其他常规Java库类似的本地Java开发体验。无需成为机器学习/深度学习专家，您就可以利用现有的Java知识学习和使用机器学习和深度学习。您可以使用喜欢的集成开发环境（IDE）来构建、训练和部署模型。DJL使得将这些模型与您的Java应用程序集成变得容易。由于DJL与深度学习引擎无关，因此在创建项目时无需在引擎之间做出选择。您可以随时切换引擎。为了确保最佳性能，DJL还根据硬件配置提供自动的CPU/GPU选择。

    主要特点

    1. 引擎无关性：DJL与深度学习引擎无关，可以在不同引擎之间切换，如MXNet、PyTorch和TensorFlow等。
    2. 简单易用：DJL旨在让Java开发人员轻松入门并简化深度学习的使用。
    3. 本地Java开发体验：DJL提供了与其他常规Java库类似的本地Java开发体验。
    4. 自动CPU/GPU选择：DJL根据硬件配置自动选择最佳的CPU或GPU。

    核心API

    1. Criteria：Criteria类对象定义了模型的情况，如模型路径、输入和输出等。通过Criteria可以实例化出Model Zoo对象，用于对模型进行管理。
    2. Translator：Translator接口用于定义如何将自定义的输入输出类转换为Tensor类型。它包含两个方法：processInput和processOutput。
    3. NDArray：DJL的NDArray类类似于Python中的numpy.ndarray，可以进行各种Tensor操作，如创建、运算、切片等。

    使用示例

    以下是使用DJL进行模型推理的简单示例：

    // 创建Criteria对象
Criteria<Image, Classifications> criteria = Criteria.builder()
    .optApplication(Application.CV.OBJECT_DETECTION) // 选择目标检测模型
    .setTypes(Image.class, Classifications.class)    // 定义输入和输出类型
    .optFilter("backbone", "resnet50")               // 选择网络架构
    .build();

// 加载图像
Image img = ImageFactory.getInstance().fromUrl("http://...");

// 加载模型并创建预测器
try (ZooModel<Image, Classifications> model = criteria.loadModel();
     Predictor<Image, Classifications> predictor = model.newPredictor()) {
    Classifications result = predictor.predict(img);

    // 获取分类结果和概率
    ...
}

    资源

    1. DJL快速入门（纯Java跑深度学习模型）-CSDN博客
    2. Main – Deep Java Library
    3. GitHub – deepjavalibrary/djl: An Engine-Agnostic Deep Learning Framework in Java

    参考资料

    DJL为Java开发者提供了一个强大的工具，使得深度学习的实现变得更加容易和高效。无论是模型推理还是训练，DJL都提供了简洁的API和丰富的功能，帮助开发者快速上手并实现复杂的深度学习任务。

  • 深度学习的Java推理库：Deep Java Library（DJL）

    简介：
    Deep Java Library（DJL）是一个开源的、高级的、与深度学习引擎无关的Java框架，专为Java开发人员设计。DJL旨在让Java开发人员轻松入门并简化深度学习的使用。它提供了与其他常规Java库类似的本地Java开发体验。无需成为机器学习/深度学习专家，您就可以利用现有的Java知识学习和使用机器学习和深度学习。您可以使用喜欢的集成开发环境（IDE）来构建、训练和部署模型。DJL使得将这些模型与您的Java应用程序集成变得容易。由于DJL与深度学习引擎无关，因此在创建项目时无需在引擎之间做出选择。您可以随时切换引擎。为了确保最佳性能，DJL还根据硬件配置提供自动的CPU/GPU选择。

    主要特点：

    1. 引擎无关性：DJL与深度学习引擎无关，可以在不同引擎之间切换，如MXNet、PyTorch和TensorFlow等。
    2. 简单易用：DJL旨在让Java开发人员轻松入门并简化深度学习的使用。
    3. 本地Java开发体验：DJL提供了与其他常规Java库类似的本地Java开发体验。
    4. 自动CPU/GPU选择：DJL根据硬件配置自动选择最佳的CPU或GPU。

    核心API：

    1. Criteria：Criteria类对象定义了模型的情况，如模型路径、输入和输出等。通过Criteria可以实例化出Model Zoo对象，用于对模型进行管理。
    2. Translator：Translator接口用于定义如何将自定义的输入输出类转换为Tensor类型。它包含两个方法：processInput和processOutput。
    3. NDArray：DJL的NDArray类类似于Python中的numpy.ndarray，可以进行各种Tensor操作，如创建、运算、切片等。

    使用示例：
    以下是使用DJL进行模型推理的简单示例：

    // 创建Criteria对象
Criteria<Input, Output> criteria = Criteria.builder()
    .setTypes(Input.class, Output.class)
    .optModelPath(Paths.get("/var/models/my_model"))
    .optModelName("model")
    .build();

// 加载模型
ZooModel<Input, Output> model = criteria.loadModel();

// 创建Predictor
Predictor<Input, Output> predictor = model.newPredictor();

// 进行推理
Output output = predictor.predict(input);

    Learn more:

    1. DJL快速入门（纯Java跑深度学习模型）-CSDN博客
    2. Main – Deep Java Library
    3. GitHub – deepjavalibrary/djl: An Engine-Agnostic Deep Learning Framework in Java

  • LLM 大语言模型的输出是一段文本，如何计算误差？

    在计算大语言模型（LLM）输出的误差时，具体的方法会因应用场景和任务的不同而有所差异。以下是几种常见的方法：

    1. BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) Score

    用于评估机器翻译等生成任务的输出质量。它通过比较生成的文本与一个或多个参考文本来计算相似度。

    - **公式**: BLEU = BP × exp(Σ (wₙ × log(pₙ)))
  - 其中，BP 是惩罚因子，wₙ 是权重，pₙ 是 n-gram 的精确匹配率。
- **应用场景**: 机器翻译、文本生成。

    2. ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) Score

    主要用于摘要生成任务，测量生成文本和参考文本之间的重叠度。

    - **ROUGE-N**: 计算 n-gram 的重叠。
- **ROUGE-L**: 计算最长公共子序列 (LCS) 的重叠。
- **应用场景**: 文本摘要、生成任务。

    3. Perplexity

    用于评估语言模型的预测能力。低困惑度通常意味着模型输出更符合预期。

    - **公式**: Perplexity = exp(-Σ (log P(xᵢ)) / N)
  - 其中，P(xᵢ) 是模型预测的概率，N 是词数。
- **应用场景**: 语言模型评估。

    4. Accuracy (准确率)

    对于分类任务，例如情感分析，可以使用准确率来衡量模型输出的正确性。

    - **公式**: Accuracy = (Number of Correct Predictions) / (Total Number of Predictions)
- **应用场景**: 分类任务。

    5. Human Evaluation (人工评估)

    由于很多生成任务的复杂性，人工评估仍然是最可靠的方法之一。

    - **方法**: 通过问卷、评分等方式让人类评审员对生成文本进行评价。
- **应用场景**: 文本生成、对话系统。

    6. Edit Distance (编辑距离)

    用于比较生成文本和目标文本之间的差异，计算需要多少次编辑操作（如插入、删除、替换）才能将生成文本变为目标文本。

    - **应用场景**: 拼写纠正、文本匹配。

    小结

    选择适当的误差计算方法取决于具体的任务和应用场景。对于生成文本的质量评估，BLEU 和 ROUGE 是常用的方法，而对于语言模型的评估，困惑度是一个常见的指标。人工评估则适用于需要更细致判断的场合。

    在计算LLM（大语言模型）输出文本的误差时，可以采用以下方法：

    1. 人工评估：一种常见的方法是由人工评估LLM生成的文本与参考答案进行比较。评估者可以根据一些标准，如语法正确性、逻辑连贯性、信息准确性等，对生成的文本进行打分或提供反馈。这种方法需要人工参与，因此可能会消耗较多的时间和资源。
    2. 自动评估指标：另一种方法是使用自动评估指标来计算LLM输出文本的误差。常用的自动评估指标包括BLEU（双语评估下的语言理解度）、ROUGE（用于评估文本摘要的质量）、METEOR（用于评估机器翻译的质量）等。这些指标通过比较生成的文本与参考答案之间的重叠度、匹配度等来计算误差。
    3. 人机协同评估：结合人工评估和自动评估的方法也是常见的。可以先使用自动评估指标对LLM输出文本进行初步评估，然后由人工评估者对其中的一些样本进行进一步的验证和调整。

    需要注意的是，LLM大语言模型的输出文本的误差计算是一个复杂的问题，目前还没有一种完美的方法。不同的评估方法可能会有不同的优缺点，因此在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的评估方法或结合多种方法进行综合评估。

    了解更多：

    1. 使用大语言模型 (LLMs) 构建产品一年后的经验总结 (第一部分) [译] | 宝玉的分享
    2. 深入浅出LLM大语言模型 – WGrape的博客
    3. 干货分享！如何评估 大型语言模型（LLMs）的输出质量？评估方法大盘点！-腾讯云开发者社区-腾讯云

  • Llama-3-70B：突破性未审查模型

    在人工智能领域，模型的性能和应用范围不断拓展。最近，由Exllama社区的一位成员进行的一次微调，使得Llama-3-70B模型在未审查的通用智能排行榜上名列前茅。这一排行榜是一个封闭的基准，无法通过作弊来提高分数。这一成就不仅让人瞩目，也为未来的AI发展提供了新的方向。

    新模型的诞生

    Llama-3-70B模型的微调由Exllama社区的一名成员完成。这次微调不仅提升了模型的性能，还使其在未审查的通用智能排行榜上夺得了第一名。这一排行榜由其创建者严格维护，确保其真实性和公平性。

    排行榜创建者表示：“大多数我测试的模型在默认模板下表现良好，我猜测是llama.cpp检测到了这个模板。然而，turboderp/Cat-Llama-3-70B-instruct在使用提供的模板时，得分有了显著提升。它的知识量相当惊人，并且在使用聊天模板时几乎没有受到审查。”

    模型的具体表现

    Llama-3-70B模型在使用聊天模板时表现尤为出色。它不仅展示了广泛的知识，还在对话过程中表现出了一种“未审查”的特质。未审查的特质意味着模型能够更加自由地生成内容，而不受严格的限制。这种特性使得模型在实际应用中更加灵活和实用。

    为了充分发挥Llama-3-70B模型的潜力，用户需要使用ChatML格式来运行该模型。此外，系统提示通常使用“Below is a”语句效果更佳，而非“You are”语句。例如，一个好的系统提示可以是：“Below is a conversation between an AI entity and a human.”

    使用指南

    如果您有兴趣探索和使用Llama-3-70B模型，可以在以下链接找到完整精度的模型：

    在运行模型时，请务必使用ChatML格式，并且在系统提示中使用“Below is a”语句。这将确保模型在对话中的最佳表现。

    未来展望

    Llama-3-70B模型的成功不仅是技术上的突破，也是人工智能应用领域的一次重要进步。它展示了通过微调和优化，可以显著提升模型性能，并使其在实际应用中更加灵活和高效。未来，我们可以期待更多类似的创新，为我们的生活带来更多便利和可能性。

    参考文献：

    • Exllama社区成员微调的Llama-3-70B模型
    • 未审查的通用智能排行榜创建者的评论

  • LLMs与多模态生成及编辑：一项综述

    引言

    内容概述

    近年来，随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，越来越多的研究开始关注将LLMs与多模态学习相结合。以往的多模态大语言模型（MLLMs）研究主要集中在理解上，而本综述将详细探讨多模态生成领域，涵盖图像、视频、3D和音频等多个领域，并重点介绍这些领域中的里程碑式工作。

    研究范围

    本综述探讨了包括图像、视频、3D模型和音频在内的多种模态的生成。多模态生成包括不同模态的单独生成以及多模态的联合生成。我们不会深入讨论纯文本生成，因为已有许多专门针对该领域进展的综述。我们的主要关注点是近年来出现的大型语言模型如何在生成其他视觉和音频模态方面提供帮助，特别是在开放领域生成中的应用。

    相关研究

    单模态生成综述

    许多综述文章专注于单一模态的生成，例如图像生成[115]、视频生成[116]、3D生成[117]和音频生成[118]。这些研究主要采用预训练的CLIP或T5等语言编码器进行开放领域的文本指导生成。随着LLMs的出现，越来越多的生成工作利用强大的LLMs来增强每种模态的生成能力。我们的工作主要讨论LLMs在各个模态生成中的作用，这是以前的综述中缺乏的。

    LLMs综述

    大量综述文章探讨了LLMs的各个方面。例如，[121]对基于LLMs的自主代理进行了全面审查。此外，[122]和[123]介绍了多模态LLMs，介绍了将LLMs与其他非文本模态结合的论文。这些综述既介绍了多模态理解，也介绍了多模态生成，但主要侧重于多模态理解。相比之下，我们的工作主要集中在生成方面，旨在探讨LLMs在每种模态生成过程中带来的性能和功能改进。

    预备知识

    生成模型

    生成模型可以归纳为从先验分布中抽取潜在样本并将其转换为与目标数据分布对齐的生成样本的过程。以下是几种主要的生成模型：

    1. 生成对抗网络（GANs）：GAN由生成器和判别器组成，其中生成器生成假样本，判别器区分真假样本。两者通过博弈论进行训练。[124]
    2. 变分自编码器（VAEs）：VAEs包含编码器和解码器，通过潜在空间变量的分布来学习输入数据的表示。[125]
    3. 基于流的模型：这些模型使用一系列可逆变换，将数据分布逐步变换为简单的先验分布。[126]
    4. 扩散模型：扩散模型通过一系列去噪任务实现复杂生成过程，近年来在生成任务中取得了显著进展。[128]
    5. 自回归模型：这些模型通过依赖于过去值来预测未来值，广泛用于时间序列预测、语音合成和自然语言处理。[129]

    多模态对齐模型

    CLIP[23]是一种开创性的图像-语言对齐模型，通过对比学习同时学习图像编码器和文本编码器。它在多个下游任务中表现出色，如物体识别和视频动作识别。CLAP[131]则对齐文本和音频信息，用于文本指导的音频生成。

    大型语言模型

    现代大型语言模型利用Transformer架构生成上下文丰富的嵌入，这些模型在大量文本语料库上进行训练，然后针对特定任务进行微调。[137][138][139][140] 例如，GPT系列模型主要使用Transformer解码器，经过大规模多样化数据集的预训练后，能够生成高质量的文本。

    多模态大型语言模型

    多模态大型语言模型（MLLMs）最近开始兴起，旨在赋予LLMs理解或生成其他模态的能力。这些模型通常包含额外的预训练模态特定编码器，用于特征提取和输入投影，以及与LLM骨干对齐的多模态隐藏特征。[142][143][144][145][146]

    图像生成与编辑

    图像生成

    使用CLIP进行文本指导的图像生成

    过去，图像-文本对齐模型如CLIP[23]在文本指导的图像生成中发挥了重要作用，确保生成的图像与给定的文本提示相符。这些模型通过对齐文本编码器和图像编码器的嵌入，生成与文本描述相匹配的图像。[12][169][200][10][201][202]

    使用LLMs进行文本指导的图像生成

    随着MLLMs的发展，LLMs在视觉内容处理中的应用越来越广泛。MLLMs提供了统一的界面，用于理解和生成文本及视觉信息，增强了生成过程的交互性和可控性。例如，CM3Leon是一种自回归MLLM，能够同时生成文本和图像输出[156]。DreamLLM是第一个能够生成自由形式交错内容的MLLM，支持多轮对话，并且在图像描述和视频问答任务中表现出色[151]。这些模型通过结合视觉和语言信息，显著提高了图像生成的质量和用户体验。

    图像编辑

    使用CLIP/T5进行图像编辑

    CLIP模型支持基于语言的图像编辑，例如SDEdit通过用户输入的描边、草图或掩码生成逼真的图像，并通过文本指令编辑现有图像。[226] DiffusionCLIP[227]和Imagic[231]等方法通过调整预训练的扩散模型来编辑目标图像，展示了出色的编辑能力。

    使用LLMs进行图像编辑

    LLMs提供了强大的基于对话或交互的图像编辑能力。例如，InstructPix2pix通过构建数据元组（原始图像、提示、目标图像），训练模型根据编辑提示编辑图像[242]。CHATEDIT则通过对话进行面部图像编辑，分解为用户编辑请求跟踪、图像编辑和响应生成子任务[243]。这些方法通过结合LLMs强大的文本理解和生成能力，显著提高了图像编辑的精确度和灵活性。

    视频生成与编辑

    视频生成

    使用CLIP进行文本到视频生成

    基于扩散模型和变压器模型的文本到视频生成方法已经取得了显著进展。扩散模型因其训练的简便性成为主流，其中包括像素级和潜在级视频扩散模型。[14][15][16][17] 这些模型通过逐帧生成视频，确保生成的视频与文本提示一致。

    使用LLMs进行文本到视频生成

    最近的一些研究利用MLLMs进行视频生成。例如，VideoPoet利用预训练的自回归变压器模型处理多模态数据，生成时间一致且运动保真度高的视频[69]。MAGVIT-v2探索了MLLMs的标记化技术，将视觉输入转换为离散标记，增强了大型语言模型在图像和视频生成任务中的性能[70]。

    视频编辑

    使用CLIP/T5进行文本指导的视频编辑

    Tune-A-Video提出了一种基于预训练扩散模型的文本指导视频编辑方法，通过对目标视频进行单次调优，实现多种视频编辑功能[246]。Video-P2P和FateZero等方法通过更好的反演技术和注意力图操作，确保在编辑过程中背景保持不变，提高了编辑的时间一致性[248][249]。

    使用LLMs进行文本指导的视频编辑

    目前利用LLMs进行视频编辑的研究相对较少。InstructVid2Vid通过生成合成的视频指令对，提高了可控视频编辑的多样性和现实性[258]。InsV2V扩展了InstructPix2Pix的范式，使用LLMs构建合成数据，用于训练视频编辑模型[257]。

    3D生成与编辑

    3D生成

    使用CLIP/T5进行3D生成

    利用CLIP的多模态表示能力，可以通过文本描述或查询指导3D资产的生成和编辑。Text2Mesh通过预测颜色和局部几何细节，生成符合目标文本提示的3D网格[26]。DreamFusion则利用SDS损失从预训练的文本到图像生成模型中提取3D资产，显著提高了生成质量[41]。

    使用LLMs进行3D生成

    LLMs与3D资产的结合是一个新兴的研究方向，利用LLMs强大的语言理解能力，通过文本指令直接增强3D资产的生成、操作或理解。

    例如，3D-GPT提出了一种训练自由的框架，包含任务调度、概念化和建模代理，通过这些代理，可以生成与语言对应的Blender代码，从而提高最终用户在程序化3D建模中的效率[80]。SceneCraft引入了一个LLM代理，通过生成Blender脚本，将输入的文本查询转换为3D场景[341]。此外，PointLLM结合人类指令处理有色点云，并利用LLMs预测用户问题的响应[342]。

    3D编辑

    使用CLIP/T5进行3D编辑

    Blended-NeRF[344]提出了一种使用CLIP损失修改现有NeRF场景中特定感兴趣区域的框架，允许通过对比学习进行目标区域的编辑。NeRF-Art通过全局-局部对比学习策略，对预训练的NeRF模型进行风格化[27]。TextDeformer通过引入基于雅可比矩阵的网格变形技术，实现了基于文本的几何变形[345]。

    使用LLMs进行3D编辑

    目前，利用LLMs进行3D编辑的方法相对较少。编辑更多地像是LLMs生成的一个子任务。例如，3D-GPT和SceneCraft都可以直接编辑3D资产[80][341]。我们将继续关注LLMs在3D编辑中的最新发展，并在未来进行讨论。

    小结

    通过将CLIP或LLMs与3D资产结合，用户可以用自然语言表达他们的创意意图或期望的修改，简化了交互过程，减少了对专业软件或技术专长的需求。此外，将文本信息整合到3D生成管道中，提高了生成输出的可解释性和可调节性，使用户能够更好地理解和微调结果。

    音频生成、理解与编辑

    领域

    音频生成、理解和编辑领域的研究已经取得了显著的进展。以下是LLMs在这些领域的主要角色：

    LLMs在音频生成、理解和编辑中的角色

    1. 作为骨干（Backbone）：LLMs作为复杂系统的核心架构，用于处理文本和音频标记。例如，AudioLM利用离散标记将音频生成看作是语言建模任务[110]。
    2. 作为调节器（Conditioner）：LLMs作为文本编码器，将输入文本编码为条件，从而引导系统的响应或输出。例如，TANGO使用FLAN-T5作为文本编码器，生成音频的潜在表示[98]。
    3. 作为标签器（Labeller）：LLMs将类别标签转换为音频描述，用于数据增强和自动音频标注。例如，Wu等人通过结合预训练模型和LLMs，改进了自动音频描述[99]。
    4. 作为代理（Agent）：LLMs与各种工具进行交互，管理和执行复杂的多维操作。例如，AudioGPT利用ChatGPT作为中心节点，处理音频和语音应用[104]。
    5. LLMs启发的骨干（Inspired Backbone）：使用LLMs的架构对离散音频标记进行建模。例如，VALL-E结合自回归和非自回归语言模型对编码标记进行建模[53]。

    音频生成

    音频生成领域的研究重点在于生成多样化和复杂的音频内容。例如，Make-an-Audio 2[100]和WavJourney[105]通过结合多模态方法，实现了高保真音频生成。AudioLM通过将输入音频转换为离散标记，模拟语言建模任务，生成高质量音频[110]。

    音频理解

    音频理解涉及对环境中各种声音的分析和解释，包括识别和分类声音、模式识别以及理解声音的上下文或来源。LTU[85]和SALMONN[91]通过结合LLMs和音频编码器，提高了音频理解的能力。AudioGPT和HuggingGPT通过协调工具，提升了音频理解的交互能力[104][103]。

    音频编辑

    音频编辑涉及对音频元素的实时调整和修改。例如，Loop Copilot结合LLMs和专用AI音乐模型，创建了一个协作人机音乐循环创作的对话界面[107]。

    工具增强的多模态代理

    动机

    LLMs有时无法处理其训练数据中未包含的信息，如实时数据或私人数据。为了克服这些限制，许多研究提出通过API或外部工具增强LLMs，例如检索增强生成（RAG）和视觉基础模型。这些工具可以通过自然语言指令调用，并将结果整合到LLMs的输出中。例如，LLMs可以使用天气API获取某地的当前温度和湿度，并将其用于生成自然语言响应。

    多模态代理通过增强LLMs的功能，使其能够生成和编辑图像、视频和音频，从而实现更自然和多样化的人机交互以及更强大的创意应用。

    方法

    工具增强的LLMs多模态交互框架一般包括三个主要阶段：

    1. 任务规划：LLM作为控制器，将自然语言指令解释为工具调用方案。核心目标是决定使用哪些工具，并为工具准备参数。
    2. 任务执行：主机中包含多个外部多模态工具，例如图像生成、视频编辑或音频合成。工具的调用基于任务规划阶段获得的调用方案。
    3. 响应生成：通过提示LLM，将任务执行的输出生成用户友好的响应。

    现有方法主要分为两类：

    无需训练的方法

    这些方法主要依赖提示工程和上下文学习，以增强LLMs的推理能力。例如，VISPROG和Visual ChatGPT通过生成代码或直接调用视觉基础模型，解决复杂的组合视觉任务[219]。HuggingGPT使用分阶段规划和模型选择，通过调用Hugging Face上的多种模型，整合多模态任务的预测结果[103]。

    指令调优的方法

    这些方法通过训练语言模型更精确地遵循人类指令，从而显著提高了工具使用的能力。例如，GPT4Tools通过自指令生成大量多模态上下文和工具描述，训练LLMs使用工具进行各种视觉任务[402]。ModelScope-Agent结合工具检索模块，增强了开源LLMs的工具使用能力[418]。

    演示

    一些多模态代理不仅开源代码，还发布了在线演示，展示其功能。例如，Visual ChatGPT和HuggingGPT可以生成和编辑图像，并通过调用图像生成或编辑模型（如Stable Diffusion和ControlNet）根据文本提示创建或修改图像[217][103]。InternGPT和ControlLLM通过支持指点设备，增强了交互性，用户可以通过点击选择感兴趣的区域进行编辑[218][407]。

    小结

    工具增强的多模态代理在提升人机交互的自然性和多样性方面具有重要意义。这些方法通过结合外部工具，显著增强了LLMs的能力，但也面临着如何生成多样化和高质量指令语料库以及如何在闭合语料库中训练的模型上进行泛化等挑战。

    生成AI的安全性

    生成模型的安全性问题引起了越来越多的关注，研究主要集中在减少偏见和有害内容的生成、保护版权以及缓解生成模型产生的虚假内容带来的影响。

    攻击与防御

    研究包括基于优化的攻击、提示级别的操作和数据中毒方法：

    1. 基于优化的攻击：展示了对模型性能造成负面影响或诱导偏见和有害输出的对抗技术[430][431]。
    2. 提示级别攻击：揭示了在推理阶段人造输入绕过安全措施并引发不安全输出的风险[440][441]。
    3. 数据中毒方法：暴露了通过注入恶意数据输入操纵模型的可能性[444][445]。

    防御与检测

    防御方法主要包括两种：

    1. 检测机制：不修改模型参数，通过检测机制或操控输入提示上下文来防御。例如，Latent Guard通过在潜在空间中检测不安全输入提示，比传统的黑名单方法更具鲁棒性[449]。
    2. 对齐算法：通过对齐算法将模型与人类偏好或价值观对齐。Proximal Policy Optimization（PPO）算法广泛用于对齐LLMs，Direct Preference Optimization（DPO）和相关方法通过直接从偏好数据中学习对齐，提供了更高效的对齐算法[451][452]。

    此外，生成模型的安全性评估还包括防止多模态生成模型生成虚假内容和嵌入水印的技术，以保护版权[465][466][467]。

    数据集

    为了评估生成AI的安全性，研究人员开发了一系列数据集：

    • SafetyBench：一个多选题数据集，用于评估生成内容的安全性，包含7个安全类别的11,435个条目[468]。
    • GOAT-Bench：评估不安全表情包的多样化话题数据集，包括隐含仇恨言论、性别歧视和网络欺凌等[469]。
    • ToViLaG：专为视觉LLMs设计的数据集，解决生成的不当内容，如冒犯性文本和不适当的图像[470]。

    这些数据集为进一步提高生成模型的安全性提供了全面的评估。

    小结

    通过先进的检测和数据算法技术，生成模型的安全性得到了显著提升。开源项目提供的安全检查功能，为用户提供了更安全的使用体验。水印嵌入和数据追踪技术在保护版权方面也取得了显著进展。采用这些安全技术的公共项目，将增强多模态生成应用的安全性和可信度。

    应用

    图像

    在图像生成领域，扩散模型的发展极大地提高了合成图像的质量和真实性，催生了许多高质量的文本到图像生成工具和多模态条件图像编辑或生成解决方案。例如：

    • Midjourney：提供高质量、真实感强的图像生成工具，广泛应用于内容创作和设计[473]。
    • Stability AI：提供强大的开源生成模型，用户社区开发了各种使用方法，使得图像生成模型得以广泛应用[474]。
    • DALLE-3：集成了图像生成能力到ChatGPT4聊天机器人中，通过文本提示生成和修改图像[152]。

    这些工具通过结合LLMs改进生成图像的质量和用户体验，展示了LLMs在图像生成中的巨大潜力。

    视频

    随着大规模视频生成模型的出现，用户可以通过输入文本描述生成高质量的视频片段。例如：

    • Pika和Runway’s Gen2：提供商业化的视频生成工具[478][479]。
    • AnimateDiff和VideoCrafter：开源的视频生成模型[20][19]。

    这些工具降低了电影和电视行业的视频制作成本，展示了LLMs在视频生成中的应用前景。

    音频

    在音频生成领域，LLMs的应用已经取得了显著进展，涵盖了文本到语音生成、声音传输、音乐生成等多个方面。例如：

    • Microsoft Azure：在语音生成领域处于领先地位，推动了AI生成声音在短视频平台中的应用[481]。
    • Descript：基于AI的音频和视频编辑工具，可以将音频和视频中的语音转录为文本，用户可以像编辑Word文档一样修改音频和视频[482]。

    此外，音乐生成也是一个热门领域，例如：

    • Suno AI：用户可以通过提供文本提示生成高质量的歌曲[483]。
    • Stability Audio和Google’s MusicFX：提供音乐生成产品，进一步扩展了音频生成的能力[484][485]。

    3D

    3D模型生成在电影、游戏、工业设计、建筑等领域具有重要应用。例如：

    • Meta和Epic Games’ MetaHuman Creator：在3D建模和虚拟现实技术方面取得了显著进展[488][489]。
    • Luma AI和Adobe：通过生成3D模型或将2D图像转换为3D模型，简化了3D内容的创建过程[490][491]。

    此外，Wonder Studio提供了强大的AI工具，可以在视频中替换角色，为个性化内容创建提供了新的可能性[493]。

    其他

    AI驱动的软件需要处理各种模态的输入数据，生成AI在数学、法律、教育和机器人等领域的应用前景广阔。例如，AI生成的电影结合3D技术用于视频、音乐和语音生成，与人类艺术家合作，创造高质量的电影体验。

    未来展望

    技术展望

    高分辨率生成

    高分辨率多模态生成在虚拟现实、电影制作等领域至关重要，提高了生成内容的质量和用户体验。LLMs可以通过更好地理解复杂指令和生成更准确、多样化的输出，解决高分辨率生成的挑战。近期在不同模态（如图像、视频、3D和音频）生成方面的进展显著提高了生成内容的质量。未来的研究可以通过结合LLMs，进一步提升高分辨率内容的生成能力。此外，高分辨率内容生成通常需要大量的硬件资源和时间成本，因此高效的生成策略也值得深入研究。

    长期序列生成

    长期序列生成对视频和音频的沉浸式体验至关重要。在视频方面，它可以描绘连续的场景和叙事，而在音频方面，它支持音乐和对话的持续发展。LLMs通过捕捉复杂的模式和依赖关系，生成连贯且上下文相关的长期序列，从而提升生成内容的连贯性和一致性。未来的研究可以通过微调预训练的LLMs，并结合多模态数据集，生成跨不同模态的连贯长序列。

    更精确和细粒度的生成控制

    精确和细粒度的生成控制是AIGC中的一个重要课题。它不仅可以生成更真实和高质量的多模态内容，还可以促进人机交互的有效性。LLMs通过更好地理解控制信号中的细微差别，提高控制信号与生成内容之间的匹配度。例如，在图像或视频中进行文本渲染时，强大的语言模型可以显著提升拼写能力和生成质量。

    多视角一致性

    多视角一致性（MVC）在3D生成中尤为重要，确保对象从不同视角观察时的外观一致性。MVC对增强用户在增强现实（AR）、虚拟现实（VR）和计算机图形学中的体验至关重要。近期的研究在3D生成中引入了稀疏3D先验和扩散采样技术，以增强一致性并解决复杂几何体的生成问题。未来的研究可以结合LLMs，通过提供更多的先验知识，提高多视角一致性和生成质量。

    多模态生成的统一训练

    多模态生成是指同时生成包括图像、视频、3D对象和音频在内的多种模态内容。当前的大多数方法仅关注单一模态的生成，而统一训练多模态生成模型的研究相对较少。通过特征对齐和联合训练，可以实现统一的多模态生成模型，进一步提升生成内容的多样性和连贯性。

    高效的训练和部署策略

    随着数据集和模型规模的不断扩大，高效的训练和部署策略变得愈加重要。低秩近似技术和混合精度训练等方法在加速训练和降低计算成本方面表现出色。未来的研究可以进一步优化这些技术，并探索量化方法以提高推理效率和模型部署的可扩展性。

    伦理安全的内容生成

    生成模型的安全性一直是研究的热点，尤其是视频生成模型的能力不断增强，带来了更多的社会风险。未来的研究需要综合利用检测、对齐和后处理检查技术，确保生成模型的安全性和鲁棒性。

    应用展望

    语义音频合成

    语义音频合成涉及根据语义描述或上下文线索生成音频信号，创造具有特定特征或属性的沉浸式听觉体验。例如，基于文本描述的声音景观或音乐作品可以通过多模态生成模型转化为音频波形，增强多媒体内容的现实感和丰富性。

    多模态叙事

    多模态叙事通过融合不同模态来创造引人入胜的叙事，提供多感官交互。例如，基于文本提示生成图像序列、视频片段或音频叙事，实现更加沉浸式的叙事体验。

    交互式内容设计

    交互式内容设计旨在实时创建和操控媒体元素，使用户能够积极参与创作过程。多模态生成模型通过提供实时的交互和操控能力，提高创作效率和灵活性，降低创作门槛。

    3D场景生成

    3D场景生成在虚拟世界、游戏、仿真和建筑可视化中具有重要应用。多模态生成模型可以通过文本描述或概念草图生成复杂的3D场景，减少手动建模的需求，加速设计过程。

    可定制化虚拟角色

    可定制化虚拟角色是用户可以根据个人偏好和特征进行个性化和调整的数字化身。多模态生成模型通过生成多样化的媒体类型（如图像、文本和音频）来创建逼真的虚拟角色。例如，生成模型可以根据文本描述生成虚拟角色的头像、服饰和表情，并通过语音合成技术使角色能够进行自然的对话。以下是几个具体应用：

    未来展望

    语义音频合成

    语义音频合成涉及根据语义描述或上下文线索生成音频信号，创造具有特定特征或属性的沉浸式听觉体验。多模态生成模型通过结合文本和图像等多模态数据，可以生成更丰富和个性化的音频内容，用于娱乐、教育和虚拟现实等领域。例如，基于文本描述的声音景观或音乐作品可以通过多模态生成模型转化为音频波形，增强多媒体内容的现实感和丰富性。

    多模态叙事

    多模态叙事通过融合不同模态来创造引人入胜的叙事，提供多感官交互。例如，基于文本提示生成图像序列、视频片段或音频叙事，实现更加沉浸式的叙事体验。多模态生成模型支持从文本到图像、视频和音频的多方向合成，使得故事情节更加生动和多样化。

    交互式内容设计

    交互式内容设计旨在实时创建和操控媒体元素，使用户能够积极参与创作过程。多模态生成模型通过提供实时的交互和操控能力，提高创作效率和灵活性，降低创作门槛。例如，用户可以通过文本指令实时生成和编辑图像、视频和音频，快速实现创意。

    3D场景生成

    3D场景生成在虚拟世界、游戏、仿真和建筑可视化中具有重要应用。多模态生成模型通过文本描述或概念草图生成复杂的3D场景，减少手动建模的需求，加速设计过程。例如，设计师可以通过简单的文本描述生成建筑和室内设计的3D模型，快速进行迭代和优化。

    可定制化虚拟角色

    可定制化虚拟角色是用户可以根据个人偏好和特征进行个性化和调整的数字化身。多模态生成模型通过生成多样化的媒体类型（如图像、文本和音频），创建逼真的虚拟角色。例如，生成模型可以根据文本描述生成虚拟角色的头像、服饰和表情，并通过语音合成技术使角色能够进行自然的对话。

    世界模型的未来

    世界模型（World Models）是当前的热门话题，许多研究人员认为世界模型将在不久的将来成为现实。世界模型涉及感知、理解和生成多模态信息，为实现更智能的人工智能系统提供了可能性。以下是几个核心应用：

    多模态教育和沟通

    世界模型在教育和沟通中具有巨大潜力，通过提供多模态学习体验和沉浸式互动，促进学习和交流。例如，学生可以通过虚拟现实和增强现实技术，在沉浸式环境中学习复杂的概念和技能。多模态生成模型可以生成个性化的教育内容，满足不同学习风格和需求。

    电影生成

    世界模型在电影生成中代表了一种范式转变，为电影制作人提供了前所未有的创作自由和灵活性。多模态生成技术使得电影制作人能够无缝整合对话、视觉效果、声音效果和音乐，打造身临其境的电影体验。此外，世界模型可以生成动态和个性化的叙事，满足观众的个性化需求，增强观众的参与感和沉浸感。

    元宇宙

    元宇宙的出现为利用世界模型创建沉浸式和互动的虚拟世界提供了无限可能。通过合成多模态感官体验，包括视觉、听觉和触觉反馈，这些模型能够创建高度真实和沉浸的虚拟环境，模糊物理现实和数字现实之间的界限。此外，世界模型促进了智能虚拟代理和非玩家角色（NPC）的开发，使其表现出逼真的行为和互动，增强了元宇宙中的社交沉浸感。

    结论

    在本综述中，我们系统地回顾了LLMs在多模态生成和编辑中的应用，涵盖了图像、视频、3D和音频等多个领域。通过详细分析这些技术的进展和应用，我们希望为未来的研究提供指导，并推动人工智能在生成内容方面的发展。总的来说，我们期待我们的调查能为多模态生成，特别是世界模型的发展提供洞见和启发，这一领域正逐渐吸引越来越多的研究人员的关注和期待。

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    46. F. Kreuk, G. Synnaeve, A. Polyak, U. Singer, A. Défossez, J. Copet, D. Parikh, Y. Taigman, and Y. Adi, “AudioGen: Textually Guided Audio Generation,” arXiv preprint arXiv:2209.15352, 2022.
    47. A. Agostinelli, T. I. Denk, Z. Borsos, J. Engel, M. Verzetti, A. Caillon, Q. Huang, A. Jansen, A. Roberts, M. Tagliasacchi et al., “MusicLM: Generating Music from Text,” arXiv preprint arXiv:2301.11325, 2023.
    48. J. Copet, F. Kreuk, I. Gat, T. Remez, D. Kant, G. Synnaeve, Y. Adi, and A. Défossez, “Simple and Controllable Music Generation,” Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 36, 2024.
    49. S. Forsgren and H. Martiros, “Riffusion-stable diffusion for real-time music generation, 2022,” URL https://riffusion.com/about, vol. 6, 2022.
    50. X. Tan, J. Chen, H. Liu, J. Cong, C. Zhang, Y. Liu, X. Wang, Y. Leng, Y. Yi, L. He et al., “NaturalSpeech: End-to-End Text-to-Speech Synthesis with Human-Level Quality,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2024.
    51. K. Shen, Z. Ju, X. Tan, Y. Liu, Y. Leng, L. He, T. Qin, S. Zhao, and J. Bian, “NaturalSpeech 2: Latent Diffusion Models Are Natural and Zero-Shot Speech and Singing Synthesizers,” arXiv preprint arXiv:2304.09116, 2023.
    52. Z. Ju, Y. Wang, K. Shen, X. Tan, D. Xin, D. Yang, Y. Liu, Y. Leng, K. Song, S. Tang et al., “NaturalSpeech 3: Zero-Shot Speech Synthesis with Factorized Codec and Diffusion Models,” arXiv preprint arXiv:2403.03100, 2024.
    53. C. Wang, S. Chen, Y. Wu, Z. Zhang, L. Zhou, S. Liu, Z. Chen, Y. Liu, H. Wang, J. Li et al., “Neural Codec Language Models Are Zero-Shot Text to Speech Synthesizers,” arXiv preprint arXiv:2301.02111, 2023.
    54. Z. Jiang, J. Liu, Y. Ren, J. He, C. Zhang, Z. Ye, P. Wei, C. Wang, X. Yin, Z. Ma et al., “Mega-TTS 2: Zero-Shot Text-to-Speech with Arbitrary Length Speech Prompts,” arX55. Y. Ren, C. Hu, X. Tan, T. Qin, S. Zhao, Z. Zhao, and T.-Y. Liu, “FastSpeech 2: Fast and High-Quality End-to-End Text to Speech,” arXiv preprint arXiv:2006.04558, 2020.
    55. Y. Ge, Y. Ge, Z. Zeng, X. Wang, and Y. Shan, “Planting a Seed of Vision in Large Language Model,” arXiv preprint arXiv:2307.08041, 2023.
    56. L. Zeqiang, Z. Xizhou, D. Jifeng, Q. Yu, and W. Wenhai, “Mini-DALLE3: Interactive Text to Image by Prompting Large Language Models,” arXiv preprint arXiv:2310.07653, 2023.
    57. Z. Tang, Z. Yang, M. Khademi, Y. Liu, C. Zhu, and M. Bansal, “CoDi-2: In-Context, Interleaved, and Interactive Any-to-Any Generation,” arXiv preprint arXiv:2311.18775, 2023.
    58. Y. Ge, S. Zhao, Z. Zeng, Y. Ge, C. Li, X. Wang, and Y. Shan, “Making LLaMA See and Draw with SEED Tokenizer,” arXiv preprint arXiv:2310.01218, 2023.
    59. Q. Sun, Y. Cui, X. Zhang, F. Zhang, Q. Yu, Z. Luo, Y. Wang, Y. Rao, J. Liu, T. Huang et al., “Generative Multimodal Models Are In-Context Learners,” arXiv preprint arXiv:2312.13286, 2023.
    60. X. Zhao, B. Liu, Q. Liu, G. Shi, and X.-M. Wu, “Making Multimodal Generation Easier: When Diffusion Models Meet LLMs,” arXiv preprint arXiv:2310.08949, 2023.
    61. J. Chen, Y. Huang, T. Lv, L. Cui, Q. Chen, and F. Wei, “TextDiffuser-2: Unleashing the Power of Language Models for Text Rendering,” arXiv preprint arXiv:2311.16465, 2023.
    62. L. Lian, B. Li, A. Yala, and T. Darrell, “LLM-Grounded Diffusion: Enhancing Prompt Understanding of Text-to-Image Diffusion Models with Large Language Models,” arXiv preprint arXiv:2305.13655, 2023.
    63. W. Feng, W. Zhu, T.-j. Fu, V. Jampani, A. Akula, X. He, S. Basu, X. E. Wang, and W. Y. Wang, “LayoutGPT: Compositional Visual Planning and Generation with Large Language Models,” arXiv preprint arXiv:2305.15393, 2023.
    64. T. Zhang, Y. Zhang, V. Vineet, N. Joshi, and X. Wang, “Controllable Text-to-Image Generation with GPT-4,” arXiv preprint arXiv:2305.18583, 2023.
    65. L. Qu, S. Wu, H. Fei, L. Nie, and T.-S. Chua, “LayoutLLM-T2I: Eliciting Layout Guidance from LLM for Text-to-Image Generation,” in Proceedings of the 31st ACM International Conference on Multimedia, 2023, pp. 643–654.
    66. Y. Li, H. Liu, Q. Wu, F. Mu, J. Yang, J. Gao, C. Li, and Y. J. Lee, “GLIGEN: Open-Set Grounded Text-to-Image Generation,” in Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2023, pp. 22511–22521.
    67. J. Betker, G. Goh, L. Jing, T. Brooks, J. Wang, L. Li, L. Ouyang, J. Zhuang, J. Lee, Y. Guo et al., “Improving Image Generation with Better Captions,” Computer Science. https://cdn.openai.com/papers/dall-e-3.pdf, 2023.

  • LLMs Meet Multimodal Generation and Editing: A Survey 

    在当今这个信息爆炸的时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度发展，其中大型语言模型（LLMs）尤为引人注目。这些模型不仅在文本理解方面取得了巨大进步，而且在多模态学习——即结合图像、视频、3D模型和音频等多种信息形式的学习——方面也展现出了巨大潜力。最近，我有幸阅读了一篇关于这一主题的综述文章，现在，我将尝试以通俗易懂的语言，向您介绍这篇综述的精髓。

    LLMs与多模态生成：一次革命性的邂逅

    首先，让我们来谈谈什么是大型语言模型（LLMs）。想象一下，如果你有一个能够理解和生成人类语言的超级助手，那么这个助手就是基于LLMs的。这些模型通过分析大量的文本数据来学习语言的规律，从而能够完成诸如回答问题、撰写文章甚至生成代码等任务。

    然而，LLMs的野心不止于此。研究人员发现，当LLMs与多模态学习结合时，它们能够做的事情远远超出了我们的想象。多模态学习意味着模型不仅要处理文本，还要处理图像、视频、3D模型和音频等其他类型的数据。这种结合为AI开辟了新的可能性，使得机器能够更全面地理解和响应我们的世界。

    多模态生成的里程碑

    在这篇综述中，作者们详细探讨了LLMs在多模态生成领域的应用，包括以下几个方面：

    1. 图像生成：通过文本提示生成图像，比如你告诉模型“生成一张日落的图片”，它就能创造出一幅美丽的日落景象。
    2. 视频生成：类似地，模型可以根据文本描述生成视频内容，这对于电影制作和游戏开发等领域具有重要意义。
    3. 3D生成：LLMs可以帮助生成3D模型，这对于虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用来说是一个巨大的突破。
    4. 音频生成：模型还能够根据文本描述生成音频，无论是音乐、自然声音还是人声，都能够被创造出来。

    LLMs如何工作？

    那么，这些模型是如何工作的呢？简单来说，它们通过以下步骤：

    1. 理解：首先，LLMs需要理解输入的文本描述。
    2. 规划：然后，它们会规划如何将这些描述转换成相应的图像、视频、3D模型或音频。
    3. 生成：最后，模型会利用其学习到的知识生成最终的内容。

    安全性和未来展望

    随着LLMs的能力越来越强，安全性也成为一个重要议题。我们需要确保这些模型不会被用于制造虚假信息或有害内容。此外，随着技术的发展，我们期待看到更多创新的应用，比如在教育、娱乐和设计等领域。

    结语

    LLMs与多模态生成的结合，不仅仅是AI领域的一次技术飞跃，更是为我们打开了一扇通往全新世界的大门。随着研究的深入，我们有理由相信，未来的AI将更加智能、更加安全，也更加贴近我们的生活。让我们拭目以待，AI将如何继续改变我们的世界。

  • 数字版“疯牛病”：生成模型的自噬之路

    引言

    众所周知，不管是文本还是视觉领域，各种生成模型正在以无法阻挡的势头“肆虐”互联网。虽然大家都明白，实现真正的通用人工智能（AGI）还有很长的路要走，但这并不妨碍人们越来越频繁地利用生成模型来创作和分享内容。君不见，很多网络文章已经配上了Stable Diffusion模型生成的插图；君不见，很多新闻风格已经越来越显现出ChatGPT的影子。看似无害的这种趋势，正悄然引发了一个问题：我们是否应该对互联网上充斥的生成模型数据保持警惕？

    近期发表的论文《Self-Consuming Generative Models Go MAD》揭示了一种令人担忧的可能性，那就是生成模型正在互联网上的无节制扩张，可能会导致一场数字版的“疯牛病”疫情。本文将带您一起学习这篇论文，探讨其可能带来的影响。

    “食自己”

    一方面，人们使用生成模型的频率越来越高，将会导致互联网上由生成模型创作的内容越来越多；另一方面，生成模型也在更新迭代，其所用的数据也是从互联网爬取的。可以想像，后续的训练集中由生成模型创作的部分占比将会越来越高。换句话说，后面的每一代模型迭代时可能都没有足够多的新鲜数据，纯粹是用自己生产的数据来训练，用广东话说就是“食自己”，这将导致模型的质量或者多样性越来越差，原论文称之为“模型自噬紊乱（Model Autophagy Disorder，MAD）”。

    无独有偶，生物学上也曾出现了类似的例子。牛是草食动物，然而，一些畜牧业者为了增强其营养供应，将其他牛的残骸（包括大脑）粉碎并混入饲料中。这在当时看起来是一个机智的做法，但未曾想到最后导致了“疯牛症”的出现和大规模传播。这一事例说明，长期的“食自己”可能会导致有害因素累积在生物体内，一旦达到一定程度，甚至可能触发灾难性的疾病。

    因此，我们同样需要反思生成模型的“肆虐”是否会在互联网上引发另一场“疯牛症”——这不仅可能导致信息的同质化，使得各种内容开始变得千篇一律，缺乏原创性和多样性，还有可能引发一系列无法预见的问题。

    降多样性

    可能有读者会产生疑问：生成模型不就是对真实数据分布的模拟吗？即便连续地使用生成模型的数据进行迭代训练，应该只是在重复呈现真实的数据分布，怎么会导致多样性的丧失呢？

    这其中的原因是多方面的。首先，训练生成模型的数据往往并非直接取自真实分布，而是经过人为的加工处理，比如去噪、规范化和对齐。经过加工后，训练集就已经丧失了部分多样性。例如，我们之所以能观察到很多新闻报道或知乎回答都有一股ChatGPT的味道，并非是因为内容本身，而是因为它们的格式与ChatGPT的相似性，这就说明ChatGPT的训练数据和输出结果的风格都比较明显且局限。再比如，为了降低图像生成模型的训练难度，我们通常需要对图像进行对齐处理，如在训练人脸生成模型时，常常需要将所有人脸的眼睛对齐到同一位置，这些操作也导致了多样性的丧失。

    此外，还有一个很关键的因素是，由于生成模型本身或者训练技巧等限制，每个生成模型都无法做到完美，此时我们通常会主动地引入一些牺牲多样性来提高生成质量的技巧。比如，对于GAN、Flow等生成模型，我们会选择降低采样噪声的方差，以获得质量更高的生成结果，这就是所谓的截断技巧或退火技巧。另外，如《生成扩散模型漫谈（九）：条件控制生成结果》所述，在扩散模型中我们通常引入条件信息以控制输出结果，不管是Classifier-Guidance还是Classifier-Free方案，额外条件的引入也会限制生成结果的多样性。总而言之，在生成模型不尽完美时，我们在平衡质量与多样性过程中，就主动地放弃了部分多样性。

    正态分布：简单却深刻的例子

    为了更深刻地认识到这种现象，我们接下来将探讨一些具体的例子。作为开始，我们首先考虑的是正态分布，因为它足够简单，所以求解和分析都更加清晰。但后面我们可以观察到，结果已经足够有代表性了。

    假设真实分布是多元正态分布 N(μ0, Σ0)，我们用来建模的分布也是正态分布 N(μ, Σ)，那么训练模型的过程，就是从训练集里边估计均值向量 μ 和协方差矩阵 Σ。接下来我们假设每一代生成模型训练时，都只用到上一代生成模型创作的数据，这是比较极端的假设，但不可否认当生成模型进一步普及时，这个假设越来越接近成立。

    在这些假设下，我们从 t-1 代生成模型 N(μt-1, Σt-1) 中采样 n 个样本 x(1)t-1, x(2)t-1,⋯, x(n)t-1，来训练第 t 代的生成模型：

    μt = 1/n ∑_{i=1}^n x(i)t-1
Σt = 1/(n-1) ∑_{i=1}^n (x(i)t-1 - μt)(x(i)t-1 - μt)^⊤

    注意，如果加上截断技巧，那么第 t 代的生成模型就是 N(μt, λΣt)，其中 λ∈(0,1)。于是可以想象，每一代的方差（多样性）都将以 λ 的比率衰减下去，最后变成零（完全丧失多样性）。如果不使用截断技巧（即 λ=1）是不是就没事了？并不是。根据定义 μt = 1/n ∑_{i=1}^n x(i)t-1，由于 x(i)t-1 都是随机采样得到的，所以 μt 也是一个随机变量，根据正态分布的叠加性，它实际上服从：

    μt ∼ N(μt-1, 1/n Σt-1) ⇒ μt ∼ N(μ0, t/n Σ0)

    可以预见，当 t 足够大时，μt 本身就会明显偏离 μ0，这对应的是质量的崩溃，而不单单是多样性的降低。

    总的来说，截断技巧的引入，会大大加速多样性的丧失速度，而即便没有截断技巧，在长期有限样本的迭代训练中，生成分布也有可能明显偏离原始的真实分布。注意，正态分布这个例子所做的假设已经比一般的生成模型要弱得多，至少它的拟合能力是保证足够的，但这依然不可避免多样性衰减或者质量崩溃，而对于真实世界的数据和能力有限的生成模型来说，理论上只会更加糟糕。

    生成模型的实验验证

    对于实际的生成模型，理论分析难以进行，所以只能通过实验来探索结果了。原论文做了非常丰富的实验，结果基本上跟正态分布的结论一致，即如果加入截断技巧的话，多样性将会迅速丧失，即使没有截断技巧，经过反复迭代后的模型依然会不可避免地出现一些偏离。

    小结

    本文探讨了当各种生成模型大规模“肆虐”互联网时可能出现的后果。在生成模型反复用自己生成的数据进行更新迭代时，可能会导致信息严重同质化、丧失多样性的问题，类似于曾经因“牛吃牛”而出现的“疯牛病”。原论文通过理论分析和实验验证，揭示了生成模型在长期迭代中可能出现的“模型自噬紊乱（Model Autophagy Disorder，MAD）”现象。

    尽管生成模型为我们带来了许多便利和创新，但我们也需要警惕其潜在的风险。未来，我们或许需要更智能的数据筛选机制和更丰富的数据源来避免这种“食自己”的现象，从而确保生成模型的多样性和质量。

    参考文献

    希望本文能为您带来一些启发，帮助您更好地理解生成模型的潜在风险。如果您有任何疑问或建议，欢迎留言交流！

    生成模型的未来，或许不只是技术的进步，更是我们对其使用方式的深思熟虑。让我们共同期待一个更加多样化和创新的数字世界！

  • 揭秘大型语言模型：它们是否真正理解语言？

    导语：大型语言模型（LLMs）在自然语言理解任务上取得了显著进展，但它们是否真正理解语言仍存在争议。现有研究主要关注浅层的语言理解，忽视了更细致的探索。然而，这些细致的探索对于理解LLMs的独特理解机制、与人类认知的一致性以及提升LLMs的整体语言理解能力至关重要。为了填补这一研究空白，我们进行了一项深入研究，重点关注LLMs在常见词汇的不常见含义上的语义理解能力。

    研究团队首先构建了一个名为LeSC（Lexical Semantic Comprehension）的全新数据集，该数据集专注于评估LLMs在理解常见词汇的不常见含义方面的能力。通过精细处理，我们收集了来自标准化测试中的多义词，并对其进行了精细化处理。

    为了评估LLMs的表现，我们设计了两个评估指标：绝对准确率（Accabs）和加权准确率（Accwtd）。这些指标旨在客观、公正地评估模型的语言理解能力。

    我们选择了多种不同规模和架构的LLMs进行实验，包括GPT-3.5、GPT-4、Vicuna-v1.5、Llama2、Qwen、Baichuan2和ChatGLM36B。通过与16岁人类的表现进行对比，我们发现即使是最先进的LLMs在这一基本的词汇意义理解任务上也存在显著差距。

    为了提高LLMs的性能，我们尝试了多种先进的提示技术和检索增强生成技术。然而，这些方法仍然存在局限性。

    通过注意力可视化技术等方法，我们深入分析了LLMs在处理这些任务时的响应，提供了一些案例研究，以更好地理解LLMs在这个任务中的挑战。

    这项研究揭示了LLMs在理解常见词汇的不常见含义方面的能力和局限性。我们的研究结果为未来的研究提供了有价值的见解，鼓励进一步探索，以开发更智能的LLMs。

    总结：大型语言模型（LLMs）在语言理解任务上取得了显著进展，但它们是否真正理解语言仍存在争议。本研究通过构建新的数据集和多种实验，揭示了LLMs在理解常见词汇的不常见含义方面的能力和局限性。这些发现为未来研究指明了方向，为开发更智能的LLMs提供了新的见解。

    大型语言模型是一种人工智能技术，它们通过大量的训练数据和复杂的算法来生成和理解语言。然而，关于大型语言模型是否真正理解语言的问题存在一些争议。

    大型语言模型的能力：

    • 大型语言模型在处理语言任务方面表现出色，如文本生成、机器翻译和问答系统等。它们可以生成流畅、连贯的文本，并且在某些情况下能够提供准确的答案和解释。这些模型的训练数据包含了大量的语言知识和语法规则，使得它们能够模拟人类的语言表达能力。

    大型语言模型的局限性：

    • 尽管大型语言模型在处理语言任务方面表现出色，但它们并不真正理解语言的含义。这些模型是基于统计学方法构建的，它们通过分析大量的语言数据来学习语言的模式和规律，但并没有真正的理解语言的含义和背后的语义关系。
    • 大型语言模型缺乏常识和背景知识。它们的训练数据主要来自互联网，其中包含了大量的噪音和错误信息。这使得模型在处理一些需要常识和背景知识的任务时表现不佳，容易产生错误或不准确的答案。
    • 大型语言模型缺乏推理和逻辑能力。尽管这些模型可以生成连贯的文本，但它们往往缺乏推理和逻辑能力，无法进行深入的思考和分析。这使得它们在处理复杂的语言任务时存在一定的局限性。

    总结起来，大型语言模型在处理语言任务方面表现出色，但它们并不真正理解语言的含义。它们缺乏常识和背景知识，以及推理和逻辑能力。因此，在使用大型语言模型时，我们需要谨慎对待其生成的结果，并结合人类的判断和理解进行综合考量。

    Learn more:

    1. 大型语言模型能真正理解人类语言吗？澎湃号·湃客澎湃新闻-The Paper
    2. 大型语言模型综述全新出炉：从T5到GPT-4最全盘点，国内20余位研究者联合撰写澎湃号·湃客澎湃新闻-The Paper
    3. 圣塔菲学者：AI大语言模型真的理解人类语言吗？澎湃号·湃客澎湃新闻-The Paper