将所有内容基于Token进行多模态大型语言模型构建

这篇文章来自ArXiv，可能讨论了一种在大型语言模型框架内整合不同数据模态（文本、图像、音频等）的新方法。核心思想似乎是将所有输入表示为token，这在NLP中是一种常见技术，但将其应用于多模态数据表明了一种潜在的创新架构。对“grounding（基础）”的关注意味着强调在模型内建立不同数据类型之间的关系并理解它们之间的联系。