典型的MLLM模型架构，包含编码器、连接器（对齐模块）、LLM、生成器
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常见MLLMs 的架构组成与训练：常见的MLLMs 架构一般可分为 4个模块，即预训练的多模态编码器、对齐模块、预训练的 LLM、解码器（生成器）。以理想 VLA 架构（详见图表25）为例，其空间智能部分集成了多模态编码器和对齐模块，使用一个 3D Enconder 编码图像和激光雷达信息并输出 3D 特征，一个普通 Encoder 编码位置、导航信息等文字信息，一个 3D 投影仪（对齐模块）将编码器信息投射对齐至语言空间；语言智能部分为从零训练的Mind GPT 语言大模型，用于理解场景和输出高层次决策规划；行为智能部分为一个扩散模型解码器，用于将语言模块输出的高层次指令（视作语言 prompt）精细化为低层次的具体车端执行动作，完成“抽象到具体”的映射。整体而言，MLLMs 模型的训练过程主要包括模型预训练、垂域数据微调、对齐调优（例如自动驾驶中的人类行为对齐）、模型强化学习等环节。
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