中国研究人员最近在大型语言模型（LLM）的指令调整领域取得了重要进展。他们推出了ImageBind-LLM，这是一种通过ImageBind进行大型语言模型微调的多模态指令调优方法。该方法利用视觉语言数据来调整多模态指令，支持多种指令模式，具有更好的可扩展性和泛化能力。ImageBind-LLM的四个关键特点包括支持多种指令模式、高效的调优方法、渐进性知识注入和视觉缓存模型。这项研究为提高大型语言模型的多模态指令响应能力提供了新的方法和思路，具有实际应用潜力。