大语言模型（LLM）发展火热，但存在无法处理多模态输入等局限，多模态大语言模型（MLLM）应运而生。MLLM在工业和学术界备受关注，已有众多模型涌现。其能完成传统视觉/多模态任务，如图片描述、计数、定位，也能处理复杂复合型任务，像图表推理、基于视觉感知理解任务。MLLM常用架构含编码器、连接器和大语言模型，数据与训练方法包括模态对齐训练和指令微调训练，评估方式有常规任务Benchmark和专门Benchmark。模型演进呈现出更高分辨率、更丰富输入形式和更多I/O模态支持的趋势，如Qwen - VL提高视觉编码器分辨率，模型从单图输入发展到支持多图、视频输入，输出也可扩展到图文交错、图片、音频、视频等。团队相关工作在幻觉缓解方面，利用外部反馈和视觉基础模型减少模型输出幻觉；长视频理解测评中，指出现存测试集不足，构建Video - MME评估基准，发现字幕对模型视频理解有正向作用等；还在多模态交互体验提升方面探索开源方案VITA，实现屏蔽背景噪音和快速响应新query。未来，MLLM需支持更长context、提升长上下文理解能力、发展多模态Agent、实现轻量化部署，以及统一多模态生成和理解。

以下为报告节选内容

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

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