LLaDA-V – 纯扩散架构的多模态大语言模型

LLaDA-V是什么

LLaDA-V是由中国人民大学高瓴人工智能学院与蚂蚁集团联合推出的多模态大语言模型（MLLM），基于纯扩散模型架构，专注于视觉指令微调。该模型在LLaDA的基础上，引入视觉编码器和MLP连接器，将视觉特征映射到语言嵌入空间，实现高效的多模态对齐。LLaDA-V在多模态理解任务中达到了行业领先水平，甚至超越了现有的混合自回归-扩散和纯扩散模型。

核心功能

LLaDA-V具备以下核心功能：

• 图像描述生成：根据输入的图像生成详细的描述文本。
• 视觉问答：能够准确回答与图像内容相关的问题。
• 多轮多模态对话：在给定图像的上下文中进行多轮对话，并根据图像信息和对话历史生成相关内容。
• 复杂推理任务：处理涉及图像和文本的复合型任务，如数学计算和逻辑推理。

技术原理

LLaDA-V的技术原理包括：

• 扩散模型：基于逐步去除噪声生成数据，采用掩码扩散模型，通过随机掩码句子中的部分词来训练模型预测原始内容。
• 视觉指令微调：通过视觉塔（SigLIP 2）和MLP连接器，将图像转换为视觉表示，并将其映射到语言模型的词嵌入空间。
• 多阶段训练策略：包括特征对齐预训练、端到端微调和推理能力增强训练。
• 双向注意力机制：在多轮对话中，能够全面捕捉跨模态依赖关系，提升复杂场景下的理解一致性。

支持平台

LLaDA-V支持多种平台，包括但不限于：

• PyTorch：用于模型训练和推理。
• Hugging Face Transformers：通过该库加载预训练权重。
• CUDA：支持GPU加速。

团队介绍

LLaDA-V由中国人民大学高瓴人工智能学院与蚂蚁集团联合研发。团队成员包括来自中国人民大学的多位研究人员，以及蚂蚁集团的技术专家。该团队在多模态大语言模型领域拥有丰富的研究和开发经验。

项目资源

• 项目官网：https://ml-gsai.github.io/LLaDA-V
• GitHub仓库：https://github.com/ML-GSAI/LLaDA-V
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2505.16933

业务场景

LLaDA-V适用于多种业务场景，包括但不限于：

• 复杂视觉问答系统：在医疗、工业检测等领域，能够分析图像并回答专业问题。
• 跨模态内容生成：根据文字指令生成图像描述，或根据视觉输入创作文学内容。
• 多轮交互式对话：在智能客服、教育辅导等场景中保持优秀的上下文一致性。
• 逆向推理与知识检索：在知识图谱补全、法律条文引用等场景中表现出色。