跨模態連接器（如LLaVA和VILA）對多模態模型的擴展法則和性能預測有顯著影響。這些連接器通常利用預訓練的視覺和語言模型，通過對齊不同模態的特徵來增強模型的性能。具體影響包括：
性能提升：這些連接器可以利用預訓練的知識，從而在較小的數據集上也能達到較好的性能，這可能改變傳統的擴展法則，因為它們不再僅依賴於模型大小和訓練數據的量。
計算資源的重新分配：由於跨模態連接器的存在，模型的計算資源可以更有效地分配，因為它們可以在不同模態之間共享參數和特徵，這可能導致更高的計算效率。
擴展法則的調整：傳統的擴展法則主要基於從零開始訓練的模型，而跨模態連接器的使用可能需要重新考慮這些法則，因為它們的性能不僅取決於模型的大小和數據量，還取決於如何有效地利用預訓練的知識。
性能預測的複雜性：由於跨模態連接器的引入，性能預測變得更加複雜，因為需要考慮不同模態之間的交互和對齊效果，這可能需要新的數學模型來準確描述這些關係。
總之，跨模態連接器的使用不僅影響多模態模型的性能，還可能改變我們對於擴展法則的理解和性能預測的方式。