Hugging Face的一篇新论文探讨了无编码器多模态大语言模型（MLLMs）的潜力。研究表明，移除传统的视觉编码器可以将最优计算分配转移到更大的模型上，并表明无编码器架构可以在大约10^22 FLOPs时赶上基于编码器的模型。研究还发现，在没有专用视觉编码器的情况下，语言模型本身会适应并承担这一角色，并且在更大规模下收益会增加。 AI
影响 表明无编码器架构在更大规模下可能与基于编码器的模型更具竞争力，可能简化多模态模型的设计。
排序理由 研究论文，详细介绍了特定类型AI模型架构的缩放定律。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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- encoder-based MLLMs
- encoder-free MLLMs
- How Far Are We from Removing the Visual Encoder? Scaling Laws for Encoder-Free Multimodal Pretraining
- Hugging Face
- MLLMs
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