VITA 模型解读,实时交互式多模态大模型的 pioneering 之作

写在前面:实时交互llm

今天回顾一下多模态模型VITA,当时的背景是OpenAI 的 GPT-4o 惊艳亮相,然而,当我们将目光投向开源社区时,却发现能与之匹敌的模型寥寥无几。当时开源多模态大模型(MLLM),大多在以下一个或多个方面存在局限:

  1. 模态支持不全:大多聚焦于文本和图像,对音频、视频的支持有限。
  2. 交互体验割裂:难以实现真正的实时、低延迟、可打断的自然语音交互。
  3. 端到端能力不足:往往依赖于多个独立模型的级联(如 ASR-LLM-TTS),存在错误累积和优化困难的问题。

在这样的背景下,VITA (Vision, Interaction, Text, Audio) 应运而生。由腾讯优图实验室等机构联合推出的 VITA,被誉为首个开源的、能够同时处理视频、图像、文本和音频模态,并具备先进多模态交互体验的 MLLM。它不仅仅是对 GPT-4o 的追赶,更是开源社区在探索统一、交互式多模态智能道路上迈出的重要一步。

本篇博客将作为 VITA 的深度技术解读,带你深入剖析其设计思路、模型架构、训练策略、推理机制

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