微软E5-V AI框架：简化多模态学习，文本对单模态训练降低成本

总的来说，多模态大型语言模型（MLLMs）正逐渐展现出在视觉信息处理方面的卓越能力，并在各种实际应用中崭露头角。然而，目前的大部分研究依然聚焦于利用视觉信息来辅助语言理解和生成。

E5-V 架构旨在探索视觉信息与语言信息之间更为复杂的关系。与仅仅依赖视觉信息辅助语言理解的传统方法不同，E5-V 尝试将视觉信息转化为更深层次的语义表示，从而提升模型的整体性能。

核心观点：

⭐ E5-V 架构着重于利用视觉信息来增强语言理解能力，从而实现更强大的性能。

📌 通过这种方式，E5-V 能够更好地模拟人类对多模态信息的综合处理能力。

🔑 该架构的设计目标是充分挖掘视觉和语言信息之间的内在关联，实现更高效的模型学习。