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　　多模态大模型是一类可以同时处理和整合多种感知数据(例如文本、图像、音频等)的AI架构，近年来在众多场景中展现了惊人的能力。
 

　　Monkey模型在18个数据集上的实验中表现出色，特别是在图像描述和视觉问答任务方面，超越了众多现有知名的模型如微软的LLAVA、谷歌的PALM-E、阿里的Mplug-owl等。此外，Monkey在文本密集的问答任务中显示出显著的优势，甚至在某些样本上超越了业界公认的领先者——OpenAI的多模态大模型GPT-4V。
 

　　Monkey的一个显著特点是其出色的“看图说话”能力。在详细描述任务中，Monkey展现了对图像细节的感知能力，能够察觉到其他多模态大模型所忽略的内容。如对下图进行的文本描述中，Monkey正确地将其识别为埃菲尔铁塔的绘画，并提供了构图和配色方案的详细描述。而对左下角的文字，只有Monkey和GPT-4V能将其准确地识别为作者名。
 

　　这样惊人的描述能力是怎么做到的？目前，几乎所有多模态大模型都需要运用网上爬取的图文对数据集，这些数据集只能进行简单的图文描述，无法大分辨率图片的需求。Monkey巧妙利用现有的工具构建了一种多层级的描述生成方法，即通过五个步骤依次对图片进行整体简述、空间定位、模块化识别、描述赋分选取和最终总结，此举可以充分结合不同工具的特性，打出一套威力十足的“组合拳”，大幅度提升描述的准确性和丰富程度。
 

　　“一个个工具就好比不同的零件，合理的排列组合才能使其发挥最大作用，”白翔教授说，“我们团队从2003年开始便从事图像识别研究，去年我们又从海外引进了专攻多模态大模型的青年人才，Monkey的最终方案是大家一起反复讨论，尝试了10余种方案后最终确定的。”白翔教授说。
 

　　Monkey的另一亮点是能够处理分辨率高达1344×896像素的图像，这是目前其他多模态大模型所能处理的最大尺寸的6倍。这意味着Monkey能对更大尺寸的图片进行更准确、丰富、细致的描述甚至推理。
 

　　目前，业内能处理的图片最大分辨率为448×448像素。而想要进一步提升处理能力，需投入十分高昂的算力成本。如何更低成本扩大输入分辨率？该团队骨干青年教师刘禹良向记者介绍，团队采用了创新性的“裁剪”方法，将原始输入图片分割成多个块，每块尺寸小于448×448像素，并为每个块配备了一个“放大镜”，放到合适的位置可以“看”清更多细节。多个“放大镜”同时工作，分别“放大”不同的图片块，就能提取更多局部特征。
 

　　“未来，我们希望Monkey更强大，真正成为神通广大的‘孙悟空’！”对这“只”小猴子，白翔教授信心满满。
 

　　以光谷为核心承载，目前，武汉已成功推出并商业化落地“紫东太初”多模态大模型、东湖灵境SoulGPT等大模型，已落地应用“星火”大模型、金山办公WPS AI，并推出“武汉.LuoJia”遥感大模型，还有几款行业大模型正在开发。
 

　　近期，光谷还发布了“软件十条”，开源平台建设最高补贴3000万元，鼓励各类主体进行重大开源项目软件开发，孕育原创性、爆炸性、轰动性的具有全球影响力的大模型。