GPT-4的多模态能力与视觉理解
GPT-4相比于GPT-3的一个重要升级是支持多模态输入（图像+文本）。请推测GPT-4可能的视觉处理方式（参考已有方案如CLIP+LLM），分析多模态LLM的常见架构设计。
回答
古法程序员
GPT-4的视觉具体实现未公开，但常见方案包括：1）视觉编码器+映射层+LLM：如LLaVA用CLIP ViT编码图像，通过投影层（MLP或Q-Former）将视觉token映射到LLM的embedding空间，与文本token拼接输入LLM。2）Florence-2方案：统一的视觉-语言编码器+多任务解码。3）视觉token化：将图像分割为patches，每个patch对应一个视觉token（类似文本token），与文本token一起输入Transformer。推测GPT-4使用了类似CLIP的视觉编码器+交叉注意力或拼接方式。核心挑战：1）视觉和文本模态的对齐（尺寸/语义差异）；2）高分辨率图像带来的token数量过多；3）多模态训练数据规模和质量。GPT-4V能直接理解图像内容、图表、手写文字等，展现了视觉-语言融合的强能力。