多模态大模型通过融合文本、图像、视频等多种数据形式，实现跨模态理解与生成，是AI向通用智能演进的核心方向。技术架构从早期的模块化拼接发展到如今的统一训练框架，核心技术路径包括统一编码空间、多阶段预训练与优化及跨模态交互机制。中国铁塔已发布"经纬"空间治理大模型，并开展了模型轻量化及工程化应用工作，在铁塔场景取得良好效果。

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随着人工智能技术的快速发展，单一模态（如图像）的模型已难以满足复杂场景下的需求。多模态大模型通过融合文本、图像、视频等多种数据形式，实现了跨模态的理解与生成能力，成为推动AI向“通用智能”演进的核心方向。从早期的模块化拼接架构到如今的统一训练框架，多模态大模型的技术路线经历了从“模块耦合”到“原生一体”的深刻变革，其核心目标在于构建能够高效处理多源信息、理解复杂语义并生成高质量输出的智能系统。中国铁塔人工智能重点实验室积极开展多模态大模型研究，并在铁塔场景进行了工程化应用。

技术架构演进

01

模块化架构（拼接式）

定义

通过独立训练的单模态模型（文本、图像、视频等）组合而成，依赖“连接器”模块实现跨模态交互。

特点

a.低门槛：开发成本较低，适合快速实现基础功能。

b.局限性：模块间协同效率低，易出现理解偏差（如图像与文本对齐不准确）。

案例

早期LLaVA、MiniGPT-4等模型采用此架构。

图1 ：LLaVA直接使用一个MLP层将冻结的视觉编码器的特征转化为文本特征，再送入LLM处理。

02

原生架构（统一训练）

定义

从头同步训练多模态数据（文本、图像、视频等），构建统一的神经网络架构。

优势

a.高效率：避免模块拼接误差，提升响应速度和部署灵活性。

b.强泛化：支持任意模态输入→任意模态输出（如语音+图像→文本+视频）。

挑战

对算力和数据规模要求极高，目前仅头部企业（如OpenAI、Google）具备能力。

案例

Google Gemini、OpenAI GPT-4o、阿里巴巴Qwen2.5-Omni。

图2 ： Gemini 支持以文本、图像、音频和视频的交错序列作为输入（在输入序列中用不同颜色的标记表示），它可以输出交错的图像和文本响应。

核心技术路径

01

统一编码空间

目标

将不同模态数据映射到共享语义空间，实现跨模态联合理解。

方法

a.图像离散化：如Meta Chameleon模型将图像分割为8192个Token，与文本共享编码空间。

b.视觉分词器（Vision Tokenizer）：港大-字节Groma模型通过文本指令直接关联图像区域（如“放大路牌上的文字”）。

效果

显著提升交互精准度和上下文感知能力。

图3：Chameleon 采用了统一的 Transformer 架构，使用文本、图像和代码混合模态完成训练。以类似文本生成的方式，对图像进行离散「分词化」（tokenization），最终生成和推理交错的文本和图像序列。

02

多阶段预训练与优化

阶段划分

a.预训练：冻结骨干模型（如LLM），仅训练连接器或投影层（如CogVLM的视觉专家模块）。

b.解冻训练：逐步解冻视觉编码器或LLM，增强模型表现力。

c.强化学习（RL）：通过思维链（CoT）训练集优化复杂任务推理能力。

关键技术

a.LoRA（低秩适配）：减少训练成本，稳定模型性能。

b.动态分辨率调整：如Qwen2.5-VL支持28倍数输入分辨率，适应多场景需求。

图4 ：Qwen2.5-VL 的预训练分为三个递进阶段（视觉预训练、多模态预训练、长上下文预训练），覆盖不同模态数据和训练目标；在预训练基础上，Qwen2.5-VL 采用双阶段优化范式进一步提升性能；另外，通过动态分辨率、时间编码等创新进一步扩展了其应用边界。

03

跨模态交互机制

交叉注意力（Cross-Attention）

a. 原理：通过查询（Queries）与键（Keys）的动态匹配，实现模态间信息融合。

b. 优化：引入窗口注意力机制（如GLM-4.1V-Thinking），降低计算复杂度。

轻量化部署

a.混合专家（MoE）架构：如Llama 4 Scout仅激活1.7%参数，支持消费级GPU运行。

b.神经架构搜索（NAS）：DeepSeek R1推理延迟降低62.5%，成本降至0.005元/次。

数据与训练策略

01

数据准备

图像-文本对

a.来源：LAION、COYO、DataComp等大规模数据集。

b.挑战：Alt文本噪声多，需通过合成重标注（如用另一模型重新生成描述）提升质量。

交错文档

案例：OBELICS数据集（141 million文档，353 million图像），保留原始HTML线性顺序。

02

训练优化

多模态预训练

a.初期阶段：低分辨率图像训练，逐步提升至高分辨率（如PDF、视频）。

b.长序列扩展：GLM-4.1V-Thinking支持32,768序列长度，适应复杂任务。

微调策略

a.监督微调（SFT）：基于高质量CoT数据集优化推理逻辑。

b.强化学习（RL）：结合用户反馈迭代模型性能。

中国铁塔多模态大模型技术路线

2024年11月22日，中国铁塔正式发布“经纬”空间治理大模型；人工智能重点实验室自研团队积极开展模型轻量化及工程化应用工作，研发了轻量化多模态大模型；同时，人工智能重点实验室基于Qwen2.5-VL进行模型优化微调，适配铁塔的实际业务场景。

图5 ：轻量化多模态大模型在铁塔场景的识别效果良好，并具备开集识别能力、细粒度识别能力。

图6 ：Qwen2.5-VL应用于图像变化检测分析，具有很强的鲁棒性。

​最后

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