刚刚看到一篇很不错的，关于多模态大模型的综述：“Understanding Multimodal LLMs”。在本文中，我旨在解释多模态 LLM 的工作原理。此外，我将回顾和总结最近几周发表的大约十几篇其他多模态论文和模型（包括 Llama 3.2）以比较它们的方法。多模态 LLM 的图示，它可以接受不同的输入模态（音频、文本、图像和视频）并返回文本作为输出模态。

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大规模语言模型是一类基于深度学习的模型，通常包含数十亿到数万亿个参数。这些模型通过对海量文本数据进行自监督学习，能够捕捉语言的复杂结构和语义信息。LLMs的核心思想是通过预训练和微调的范式，学习通用的语言表示，并在各种下游任务中展现出强大的性能。

关于Agent，有很多种说法，到底什么样的系统属于AI Agent？不仅有去年吴恩达提出了Agentic Workflow，还有类似BabyAGI的自主智能体。广义上说，这两种都算AI Agent，两者都能在未来GenAI应用场景发挥巨大作用，但两种有本质上的区别。

本文探讨了智能 AI 应用为什么需要知识库，主要围绕以下几点展开：1. 大语言模型(LLM)的局限性：LLM 无法准确预测训练数据之外的内容。2. RAG(检索增强生成)技术：通过引入外部知识库，使 AI 能够访问和利用特定领域或组织的内部知识，无需重新训练模型。3. RAG 的工作原理：在用户提问前，将相关知识作为上下文提供给 AI 模型，使其能够"学习"并回答相关问题。4. 高质量 RAG 知

A01深度学习 Transformer 自注意力机制中的掩码（Mask）是一种关键技术，用于控制模型在处理序列数据时哪些位置的信息可以被相互关注。掩码在不同的上下文中有不同的应用，但总体目的是防止在处理序列的当前位置时“泄露”未来位置的信息或者忽略无关的位置。02在自回归任务中，如语言模型或机器翻译，每个输出应该仅依赖于它之前的输出。因此，需要一个掩码来确保在计算当前输出时忽略所有未来的位置。