MILS代表的是什么？
Meta AI开发的MILS（Multimodal Iterative LLM Solver）是一种无需训练即可让大型语言模型具备多模态处理能力的技术方案。该方法通过对LLM实施多次推理、评估其产生的候选输出，并通过迭代反馈最终形成任务解决策略。关键在于，MILS能够使未经过额外训练的LLMs应对多种多模态任务，例如零样本下的图像、视频和音频描述等。此外，在媒体创作领域中，该技术还能够改进文本转图片的质量并支持风格转换功能。
MILS的核心作用
- 多种形态的理解作业
- 图片内容解析提供对指定图片的精准文字说明。
- 制作视频说明文本创建描述视频内容的文字，精准把握其中的核心元素。
- 创建音频说明文本创建描述音频的文本，精准把握其中的重要声响细节。
- 跨越模式的推断通过对各种类型的数据模式（例如视觉图像与声音信号）进行转换，使其在文本领域中得以表示，并在此基础上完成模式间的逻辑推演及融合工作。
- 多种形态的创作工作
- 高清晰度图片创作通过对文本提示词进行改进，增强从文字转换为图片（T2I）生成模型的效果质量。
- 转换表述風格把一张图片的样式转移到另一幅画面上，而其具体内容维持原样。
- 多模态创造比如利用声音数据创造图片，融合声音与视觉元素的意义来创作出全新的影像内容。
MILS的核心技术机制
- 创建工具旨在为特定任务创建备选结果提案。该过程涉及获取任务说明及评分系统的评价分数，并据此制定新的候选方案集合。通过采用LLM技术实现这一目标，这种技术能够处理文本输入并执行推理操作。值得注意的是，生成器不仅限于产生文本输出，其结果还可以用于指导其他模型创造不同形式的数据内容（例如图像）。
- 评价工具目的是对生成器产生的备选方案进行评价，衡量它们与测试样本之间的契合度。这一过程可以通过各种方法来完成，比如使用基础的图像处理技术（分析纹理相似性）或是利用已训练好的机器学习系统（例如CLIP模型）。
- 无样本多元描述MILS能够不经过训练就为图片、视频及音频提供高水准的内容说明，突破了以往多元媒体任务需依赖大规模标记数据集来培训模型的局限性。
- 多层次逻辑推演及持续改进借助于LLM的强大多步推理功能，MILS最初会引导模型产生一系列潜在答案。随后对这些答案进行评估，并采用反复迭代的修正策略来不断提升质量，直至获得最佳的问题解决方案。
- 无需梯度的优化方法作为不依赖梯度的优化技术，MILS在训练过程中无需采用反向传播的方式，而是借助评估与回馈系统不断调整以提升输出质量。
- 多元模式嵌入的反向转换MILS具备将多种类型的嵌入信息反向转换成文字的能力，从而支持诸如跨模式算术在内的复杂应用场景。
MILS项目的所在位置URLException
- Git存储库：在GitHub上可以找到由Facebook研究部门维护的MILS项目页面。
- 关于arXiv上的科技学术文章在学术论文数据库中可以找到这篇标识为2501.18096的文档。
MILS的使用场合
- 创建社交平台发布材料为社交媒体平台生成自动化图片说明文本。
- 多元模式的搜索和建议系统MILS适用于多种类型的多媒体搜索系统，比如利用图片、影片或者声音的特性数据来查找类似内容，从而达到高效精准的信息推送效果。
- 图像提问回答及内容解析于视觉问答的场景内，MILS能够融合图片与文字资料来产生精准的回答，并适用于智能化助理及自动化的问询平台。
- 多种形态的RAG系统通过整合多模态检索系统，MILS能够把包括图像、音频和视频在内的多种数据格式融入其创作流程中，从而提升语言模型的内容生产能力。
