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在人工智能的广阔领域中，大模型正以其强大的语言生成和理解能力，成为推动技术进步的关键力量。然而，随着应用场景的日益复杂，仅依赖单一模态（如纯文本）的大模型已难以满足需求。于是，多模态大模型应运而生，它们能够融合多种数据类型，如文本、图像、音频和视频，从而实现更全面的感知和更精准的决策。本文将通过介绍多模态大模型的发展历程、关键技术和未来展望，帮助读者深入了解这一前沿领域。

在多模态大模型的发展初期，研究者们主要关注如何将不同模态的数据进行有效融合。图 3展示了多模态推理模型的分类，从感知驱动的模块化推理到语言中心的短推理，再到语言中心的长推理，最后是原生多模态推理模型。这一分类清晰地描绘了多模态模型从简单到复杂的发展路径。例如，在感知驱动的模块化推理阶段，模型通过将视觉和语言数据分别处理后进行融合，以完成特定任务。这种模块化方法虽然在一定程度上提高了模型的性能，但其推理过程往往隐含在各个模块之中，缺乏整体性和灵活性。

随着深度学习技术的发展，特别是Transformer架构的出现，预训练-微调（pretrain-finetune）范式逐渐成为主流。这一阶段的多模态模型开始采用大规模的图像-文本对进行预训练，从而能够更好地理解和生成跨模态的内容。表 1列举了多种基于预训练的多模态模型，这些模型通过不同的架构和训练策略，实现了视觉和语言信息的有效融合，显著提升了多模态理解任务的性能。

尽管预训练模型在多模态任务中取得了显著进展，但在处理复杂推理任务时仍存在局限性。为了进一步提升模型的推理能力，**多模态链式思考（MCoT）**被提出。图 4展示了MCoT在多模态推理中的应用，通过将推理过程分解为一系列中间步骤，模型能够更清晰地表达其思考过程，从而提高推理的准确性和可解释性。例如，表 2详细列出了多种MCoT方法，包括提示基础的MCoT、结构化推理和外部增强推理。这些方法通过引入显式的推理步骤，使模型在处理复杂任务时更加灵活和高效。

尽管MCoT在短推理任务中取得了显著进展，但在处理需要长推理链的复杂任务时仍显得力不从心。为了突破这一瓶颈，研究人员开始探索更深层次的多模态推理方法。图 5展示了多模态长推理模型（如Multimodal-O1和Multimodal-R1）的架构和推理过程。这些模型通过扩展推理链、引入强化学习等技术，能够处理更复杂的多模态任务，如数学问题求解、视频理解等。例如，表 5详细列出了Multimodal-O1模型在不同任务中的表现，这些任务涵盖了从简单的视觉问答到复杂的数学推理等多个领域。通过引入蒙特卡洛树搜索（MCTS）等算法，这些模型能够在长推理过程中动态调整策略，从而提高推理的准确性和鲁棒性。

尽管现有的多模态大模型已经取得了显著的进展，但它们仍然存在一些局限性。例如，这些模型大多基于语言模型进行扩展，对视觉、音频等其他模态的支持相对薄弱。此外，在实时交互和动态环境中的推理能力也有待提升。为了克服这些挑战，研究人员提出了**原生多模态大模型（N-LMRMs）**的概念。这些模型将从设计之初就深度融合多模态数据，实现真正的多模态感知、生成和推理。图 9展示了未来原生多模态大模型的愿景，这些模型不仅能够处理多种模态的数据，还能在复杂的真实世界环境中进行自主学习和推理。

在多模态大模型的发展过程中，数据集和基准测试起到了至关重要的作用。图 10展示了多模态数据集和基准的分类，将它们分为理解、生成、推理和规划四个主要类别。这些数据集和基准不仅为模型的训练和评估提供了丰富的资源，还推动了多模态技术的不断创新。例如，表 9详细列出了多种多模态基准测试，涵盖了从视觉问答到多模态规划等多个领域。这些基准测试通过设定具体的任务和评估指标，帮助研究者们更好地评估模型的性能，并为未来的研究提供了方向。

多模态大模型的发展历程是一个不断探索和创新的过程。从早期的模块化设计到如今的长推理链和强化学习，每一步都为实现更智能、更灵活的多模态推理奠定了基础。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2505.04921