多模态大模型 前沿算法与实战应用教程

/s/1m7gOgGDvu-idJewSSaIUDw 提取码: gcdg 多模态大型语言模型（Multimodal Large Language Models， MLLM）的出现是建立在大型语言模型（Large Language Models， LLM）和大型视觉模型（Large Vision Models， LVM）领域不断突破的基础上的。随着 LLM 在语言理解和推理能力上的逐步增强，指令微调、上下文学习和思维链工具的应用愈加广泛。然而，尽管 LLM 在处理语言任务时表现出色，但在感知和理解图像等视觉信息方面仍然存在明显的短板。与此同时，LVM 在视觉任务（如图像分割和目标检测）上取得了显著进展，通过语言指令已能够引导模型执行这些任务，但推理能力仍有待提升。 模态编码器的功能与选择 模态编码器在 MLLM 中承担着将原始的多模态信息（如图像或音频）转换为紧凑表示的关键角色。与从零开始训练编码器相比，常见的做法是采用已经预训练的编码器，尤其是那些在大规模图像-文本对上预训练过的模型。例如，CLIP 的视觉编码器部分就是一个经典的选择，其能够将图像信息有效转化为向量表示，并与文本信息对齐。不同的模型在编码器的选择和优化上各有侧重。 多模态LLMs 的现状： 最近，多模态大模型取得重大进展。随着数据集和模型的规模不断扩大，传统的 MM 模型带来了巨大的计算量，尤其是从头开始训练的话。研究人员意识到 MM 的研究重点工作在各个模态的连接上，所以一个合理的方法是利用好现成的训练好的单模态基础模型，尤其是 LLM。这样可以减少多模态训练的费用，提升训练效率。 MM-LLM 利用 LLM为各种 MM 任务提供认知能力。LLM 具有良好的语言生成，zero-shot 和 ICL 的能力。其他模态的基础模型则提供了高质量的表征。考虑到不同模态的模型是分开训练的，如何将不同模态连接起来，实现协同推理，是核心挑战。 这里面的主要工作便是通过多模态预训练和多模态的指令微调，来实现模态之间的对齐，以及模型输出与人类意图的对齐。 强大的跨模态学习能力 自监督学习：多模态大模型通常采用自监督学习的方式进行训练，通过对比不同模态数据之间的相似性和语义一致性来生成任务目标和预测任务结果。这种方式使得模型能够从大量无标签数据中学习，提高模型的泛化能力。 多任务学习：模型可以同时处理多个任务，如图像分类、语音识别、自然语言处理等，通过多任务学习的方式，进一步提高模型的性能。 技术架构 数据预处理： 对于不同的模态，需要特定的数据预处理步骤，例如将图像转换为张量，将文本编码为词向量或字符序列，以及对音频进行特征提取。 特征表示： 每个模态的数据都有其独特的特征表示方法。对于图像，可能使用卷积神经网络（CNN）来捕捉空间特征；对于文本，可能会采用基于变换器（Transformer）的模型，如BERT，来获得上下文敏感的词嵌入；对于音频，可能会使用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络来提取时频特征。 跨模态融合： 一旦每个模态的数据都被转化为适合的特征表示，接下来就需要将这些特征结合起来。这可以通过早期融合（early fusion）、中期融合（middle fusion）、晚期融合（late fusion）或者注意力机制来实现。其中，注意力机制允许模型根据任务需求动态地调整不同模态的重要性。 联合建模与优化： 在多模态设置中，损失函数通常是多个任务的组合，包括但不限于分类、回归、生成等。为了有效地训练这样的模型，研究者们开发了各种优化策略，比如多任务学习、迁移学习、自监督学习等。 下游任务适配： 最后，多模态模型会针对具体的下游任务进行微调或适配，以提高性能。这可能涉及到特定领域的知识注入、小样本学习、持续学习等高级技巧。