Queste fonti offrono una panoramica completa dei modelli linguistici di grandi dimensioni multimodali (MLLM) e di vLLM, un motore di inferenza ad alte prestazioni per LLM. Viene esaminata l'architettura dei MLLM, inclusi gli encoder visivi e i connettori, insieme alle strategie di addestramento e ai metodi di valutazione che affrontano sfide come le allucinazioni multimodali. Le applicazioni dei Vision-Language-Action (VLA) models in robotica sono dettagliate, evidenziando il loro ruolo nell'integrare percezione, linguaggio e azioni. Inoltre, le fonti esplorano l'architettura di vLLM, la sua compatibilità con i modelli Hugging Face e l'API OpenAI, le opzioni di distribuzione e le tecniche per migliorare l'efficienza della memoria e la produttività, come PagedAttention e il batching continuo.