LLaDA-V翻译站点

LLaDA-V 是一款由中国人民大学高瓴人工智能学院与蚂蚁集团联合研发的全新多模态大语言模型（Multimodal Large Language Model, MLLM），于 2025 年 5 月发布。它基于扩散模型（diffusion model）架构，融合了视觉指令微调（Visual Instruction Tuning）技术，旨在实现高效的图文理解与生成能力。

🧩 LLaDA-V 是什么？

LLaDA-V（Large Language Diffusion Models with Visual Instruction Tuning）是一种纯基于扩散机制的多模态大语言模型。它在 LLaDA 的基础上，通过引入视觉编码器（如 SigLIP 2）和多层感知机（MLP）连接器，将图像特征映射到语言嵌入空间，实现了图文信息的有效对齐。与传统的自回归模型相比，LLaDA-V 展示了在多模态任务中的强大性能，尤其在多学科知识和数学推理等领域表现出色。

🚀 如何使用？

1. 获取代码和模型：访问 GitHub 仓库 下载最新的代码和模型文件。

2. 安装依赖：根据仓库中的说明，安装所需的依赖项，包括 PyTorch、Transformers 等。

3. 加载模型：使用提供的脚本加载预训练模型，并准备输入数据。

4. 运行推理：输入图像和文本指令，模型将生成相应的文本输出，实现图文问答、描述生成等功能。

🔧 主要功能

• 纯扩散架构：摒弃传统自回归方法，采用掩码扩散机制，实现高效的文本生成。

• 视觉指令微调：通过视觉编码器和 MLP 连接器，将图像信息融入语言模型，提升多模态理解能力。

• 多轮对话支持：优化了多轮多模态对话的训练目标和推理过程，增强了模型的对话能力。

• 数据可扩展性强：在相同的训练数据下，LLaDA-V 展现出比 LLaMA3-V 更强的数据扩展能力。

⚙️ 技术原理

LLaDA-V 的核心在于其掩码扩散模型（Masked Diffusion Model）。在训练过程中，模型将输入序列中的响应部分随机掩码，生成带噪版本，然后学习从噪声中恢复原始文本的过程。这种方法不同于自回归模型的逐词预测，允许模型在生成过程中利用更广泛的上下文信息，提升了生成质量和多模态对齐能力。

🧠 应用场景

• 图文问答：根据输入的图像和文本指令，生成准确的回答。

• 图像描述生成：为输入的图像生成详细的文本描述。

• 多轮多模态对话：支持与用户进行多轮的图文对话，提升交互体验。

• 跨模态推理：在需要结合图像和文本信息进行推理的任务中表现出色。

📂 项目地址

• GitHub 仓库：https://github.com/ML-GSAI/LLaDA-V

• 项目主页与演示：https://ml-gsai.github.io/LLaDA-V-demo/

• 论文链接：https://arxiv.org/abs/2505.16933

❓ 常见问题

Q1：LLaDA-V 与传统自回归模型有何不同？

A1：传统自回归模型逐词生成文本，而 LLaDA-V 采用掩码扩散机制，允许模型在生成过程中利用更广泛的上下文信息，提升了生成质量和多模态对齐能力。

Q2：LLaDA-V 的性能如何？

A2：尽管其语言模型在纯文本任务中略弱于 LLaMA3-8B 和 Qwen2-7B，但在多模态任务中，LLaDA-V 展现出强大的性能，尤其在多学科知识和数学推理等领域表现出色。

Q3：如何训练自己的 LLaDA-V 模型？

A3：您可以参考 GitHub 仓库中的说明，使用自己的数据进行训练。建议具备一定的深度学习和 PyTorch 使用经验。

LLaDA-V 的发布标志着扩散模型在多模态大语言模型领域的一个重要进展。其创新的架构和强大的性能，使其在图文理解与生成任务中具有广阔的应用前景。对于希望探索多模态 AI 应用的研究人员和开发者来说，LLaDA-V 提供了一个值得关注的选择。