多模态模型有哪些 (多模态模型有什么问题)

本文目录导航：

• 多模态模型有哪些
• 一站式解读多模态——Transformer、Embedding、主流模型与通用任务实战（下）
• 一、主流多模态模型介绍
• 二、多模态实战项目
• 一站式解读多模态——Transformer、Embedding、主流模型与通用任务实战（上）

多模态模型有哪些

多模态模型是指能够处理并融合多种类型数据（如图像、文本、音频等）的模型。

这些模型在多个领域如自然语言处理、计算机视觉、跨模态检索等中展现出强大的能力。

以下是一些主要的多模态模型：1. **BERT**：由Google在2018年推出，是一种在自然语言处理领域的预训练模型。

BERT的核心创新在于其双向Transformer架构，能够处理整个句子的上下文信息，在多模态学习中也展现了强大的潜力。

2. **Vision Transformer (ViT)**：由Google在2020年提出，是首个成功将Transformer架构应用于图像处理的模型。

ViT通过将图像分割成小块并线性嵌入，然后使用标准的Transformer架构进行处理，打破了卷积神经网络在图像处理领域的主导地位。

3. **CLIP**：由OpenAI提出，是一种连接图像和文本特征表示的对比学习方法。

CLIP通过对比学习将图片分类转换成图文匹配任务，实现了图像和文本之间的有效关联。

4. **ViLBERT**：该模型修改了BERT中的注意力机制，发展成一个多模态共注意Transformer模块，能够同时处理图像和文本数据。

5. **UNITER**：旨在构建一个统一的图文学习框架，适用于各种图文任务。

UNITER通过对图文进行embedding，并提出conditional masking等预训练任务，提升了模型的多模态理解能力。

6. **ALBEF**：一种双流模型，通过cross-modal attention实现图文表征学习，并使用momentum distillation从noisy的web数据中提升模型效果。

这些多模态模型通过不同的架构和训练方法，实现了对多种模态数据的融合和处理，推动了人工智能领域的进一步发展。

一站式解读多模态——Transformer、Embedding、主流模型与通用任务实战（下）

一站式解读多模态——Transformer、Embedding、主流模型与通用任务实战（下）

本文章由飞桨星河社区开发者高宏伟贡献，高宏伟是飞桨开发者技术专家（PPDE），飞桨领航团团长。

文章分为上下两期，本期分享着重于主流多模态模型和多模态实战项目的介绍。

一、主流多模态模型介绍

文章将详细解析经典多模态模型，如CLIP、BLIP、BLIP2等，从基本思想、模型结构、损失设计及训练数据集情况出发。

论文：Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

CLIP采用双塔结构，通过对比学习将图片和文本分别预训练，然后映射到统一空间计算特征相似度。

模型通过角对齐加速收敛，可用于图文相似度计算和文本分类等任务。

1. 图像输入图像编码器，文本输入文本编码器，获得向量表示。

2. 将向量表示映射到多模态空间。

3. 计算cosine相似度，得到相似度用于分类。

4. 目标函数是让正样本相似度高，负样本相似度低。

(此处省略代码示例)

论文：BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation

BLIP是一个统一的多模态预训练框架，既可用于内容理解，也可用于文本生成。

由四个模块组成：image encoder、text encoder、image-grounded text encoder、image-grounded text decoder。

包括三个损失函数：Image-Text Contrastive Loss (ITC)、Image-Text Matching Loss (ITM)、Language Modeling Loss (LM)。

论文：Blip-2: Bootstrapping language-image pre-training with frozen image encoders and large language models

使用“预训练frozen冻结的图像编码器 + 可学习的Q-Former”和“预训练frozen冻结的LLM大规模语言模型”进行联合预训练，减少计算成本。

二、多模态实战项目

实战平台推荐飞桨星河社区，提供上传数据集、训练可视化等功能，支持多任务套件，如PaddleNLP、PaddleOCR、PaddleDetection等。

PaddleMIX是基于飞桨的跨模态大模型开发套件，支持图像、文本、视频等多种模态任务，提供开箱即用的开发体验。

主流趋势包括图文特征对齐、指令微调、多任务等，模型结构设计参考对比学习，同时增加指令微调能力。

文章全面介绍了多模态模型的概念、下游任务类型、数据集、发展时间线，详细解析经典模型原理及结构，最后介绍飞桨多模态框架PaddleMIX及其在通用任务中的应用，欢迎交流学习。

一站式解读多模态——Transformer、Embedding、主流模型与通用任务实战（上）

飞桨星河社区开发者高宏伟（ID: GoAI）通过系列文章深入解读多模态技术，上篇主要介绍了多模态学习的基础概念、任务类型、数据集以及模型发展。

多模态学习是利用模型处理多种数据形式，如图像、文本和语音，以增强人工智能处理复杂数据的能力。

它涵盖了广泛的应用领域，如文本和图像理解、视觉问答等，并列举了基础和详细任务数据集版本。

文章重点介绍了多模态模型的发展关系，如基于Transformer的模型结构，包括模态编码器（如图像、视频和音频编码器）、输入投影器（如线性投影和多层感知器）、大模型基座（如ChatGLM和LLaMA）以及输出投影器和模态生成器。

此外，文章还提及了Transformer在多模态学习中的核心作用，如自注意力机制、多头注意力和位置编码等，这些都是模型理解跨模态信息的关键组成部分。

文章以文本和图像的对齐为例，阐述了如何通过Tokenization和Embedding技术将不同模态转换成向量，以便进行有效的交互和理解。

在下篇，将深入探讨多模态对齐方法，如PaddleMIX框架，并介绍多模态模型的训练流程，包括预训练和指令调优两个阶段。

通过理解这些内容，读者能够全面掌握多模态技术的基础知识，为实际项目中的多模态任务实施提供坚实的基础。

多模态模型有哪些