解码多模态奇迹：大型语言模型如何连接文本与图像

本文试图向普通读者解释LLM的多模态能力，其价值在于此。然而，它需要更深入地探讨像令牌化、嵌入和交叉注意力这样的技术机制，这些机制对于理解以文本为中心的模型如何扩展到图像处理至关重要。 对这些基本原理的更详细的探索将提升分析水平。

• •大型语言模型主要预测序列中的下一个单词。
• •理解上下文的能力是自然语言生成的关键。
• •本文旨在解释LLM在文本之外的扩展。