多模态理论知识
说一下多模态的定义?
原题多模态的常用方法有哪些?
原题多模态技术主要在哪些AI领域得到了广泛的应用?
原题多模态技术有哪些挑战?
原题什么是词嵌入?
原题描述预训练(Pre-training)和微调(Fine-tuning)的区别?
原题Transformer模型有哪些优势，以及如何使用Transformer进行多模态学习?
原题请描述多模态大模型的一般架构?
原题请描述多模态大模型中的连接器?
原题随着多模态大模型技术的发展，AI范式正经历着深刻变革，主要体现在哪几个方面?
原题多模态基础模型旨在解决哪三个代表性问题?
原题DPO和PPO，DPO和PPO有什么区别？
原题介绍BatchNorm 和 LayerNorm，为什么transformer是LayerNorm？
原题PostNorm和PreNorm这两个技术有什么优缺点？
原题详细描述一下sft过程的细节?
原题Decoder-Only和Encoder-Decoder模型相比有什么优势？在训练和推理效率上有什么区别？
原题介绍常见的位置编码，其特点是什么？
原题多模态大模型微调过程中如何避免灾难性遗忘？
原题如何有效地将不同模态的数据对齐或融合到同一维度？
原题在多模态大模型中，如何进行参数高效微调以提高模型性能？
原题多模态大模型中一般使用哪些损失函数？
原题均方误差在多模态大模型中的定义是什么？
原题CLIP模型的损失函数如何设计？
原题多模态大语言模型（MLLMs）中幻觉现象的主要来源是什么？
原题目前评估MLLMs幻觉现象的基准有哪些？这些基准在评估不同类型幻觉时的侧重点是什么？
原题缓解MLLMs幻觉现象的方法有哪些？
原题多模态大语言模型（MLLMs）中幻觉现象的具体类型有哪些？
原题数据集的质量和多样性对MLLMs的幻觉现象有何影响？
原题如何通过改进模型架构来减少MLLMs中的幻觉现象？
原题在训练过程中，如何有效地利用辅助监督信号来减少幻觉？
原题在推理阶段，如何通过后处理校正来减少MLLMs中的幻觉？
原题跨模态对比学习原理与挑战有哪些
原题在多模态模型中如何有效处理模态缺失(Modal-Missing)问题
原题目前多模态生图的主流方案有哪些？
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