X-VILA: Cross-Modality Alignment for Large Language Model

我们介绍了X-VILA，这是一种全模态模型，旨在通过整合图像、视频和音频模态来扩展大型语言模型（LLM）的能力。通过将模态特定的编码器与LLM输入对齐，并将扩散解码器与LLM输出对齐，X-VILA实现了跨模态的理解、推理和生成。为了促进这种跨模态对齐，我们策划了一个有效的交错的任意模态指令跟踪数据集。此外，我们还确定了当前跨模态对齐方法存在的一个重要问题，即导致视觉信息丢失。为了解决这个问题，我们提出了一种具有视觉嵌入高速公路模块的视觉对齐机制。然后，我们介绍了一种资源高效的X-VILA训练方法，它在任意模态对话方面表现出色，远远超过了以前的方法。X-VILA还展示了跨模态的新性质，即使在缺乏类似训练数据的情况下也能实现。该项目将成为开源项目。

本论文旨在扩展大型语言模型（LLM）的能力，通过整合图像、视频和音频模式，实现跨模态理解、推理和生成。同时，论文还尝试解决当前跨模态对齐方法中存在的视觉信息丢失问题。

通过将模态特定编码器与LLM输入对齐，并将扩散解码器与LLM输出对齐，实现跨模态理解、推理和生成。同时，论文提出了一种视觉对齐机制，以解决跨模态对齐中存在的视觉信息丢失问题。

论文提供了一个有效的交错任意模态指令跟踪数据集，以促进跨模态对齐。同时，论文还提出了一种资源高效的训练方法，展示了在任意模态对话中的高效表现，并展示了跨模态的新颖性质。该项目将开源。

最近的相关研究包括：《Multimodal Transformers: A Simple Architecture for Multimodal End-to-End Learning》、《Learning to Learn with Feedback and Local Plasticity》、《Multimodal Generative Models for Scalable Weakly-Supervised Learning》等。