如表1所示，对26 SOTA MM-LLMs的架构和训练数据集规模进行了全面比较。随后，简要介绍这些模型的核心贡献并总结了它们的发展趋势。代表了一系列视觉语言 (VL) 模型，旨在处理交错的视觉数据和文本，生成自由格式的文本作为输出。(2)BLIP-2引入了一个资源效率更高的框架，包括用于弥补模态差距的轻量级 Q-Former ，实现对冻结 LLMs 的充分利用。利用 LLMs，BLIP-2 可以使用自然语言提示进行零样本图像到文本的生成。(3)LLaVA。
