An Introduction to Vision-Language Modeling

最新推荐文章于 2025-05-07 10:39:57 发布
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分类专栏： LLM Daily Multimodal 文章标签： 语言模型 人工智能 自然语言处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/139443804
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本文介绍了视觉语言建模（VLM）的不同方法，包括基于Transformer的早期工作、对比学习如CLIP、掩蔽目标的VLM如FLAVA、生成模型如CoCa，以及预训练骨干模型。还讨论了VLM的训练策略、数据处理、评估方法和向视频扩展的挑战。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

本文是LLM系列文章，针对《An Introduction to Vision-Language Modeling》的翻译。

视觉语言建模导论

1 引言

2 VLM家族

2.1 基于Transformer的VLM早期工作

2.2 基于对比的VLMs

2.2.1 CLIP

2.3 带掩蔽目标的VLM

2.3.1 FLAVA

2.3.2 MaskVLM

2.3.3 VLM目标的信息论观点

2.4 基于生成的VLM

2.4.1 学习文本生成器的示例：CoCa

2.4.2 多模态生成模型的一个例子：Chameleon和CM3leon

2.4.3 使用生成的文本到图像模型进行下游视觉语言任务

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【ACL 2024】Video-ChatGPT: Towards Detailed Video Understanding via Large Vision and Language Models
zik的博客
07-30 1973
Authors【Paper】【Project】由大型语言模型 (LLM) 推动的对话代理正在提供一种与视觉数据交互的新方式。虽然已经对基于图像的对话模型进行了初步尝试，但这项工作通过引入 Video-ChatGPT 解决了 \emph{基于视频的对话} 尚未开发的领域。它是一种多模态模型，将视频自适应视觉编码器与大语言模型相结合。生成的模型能够理解并生成有关视频的详细对话。数据集，定量评估框架。
【综述】An Introduction to Vision-Language Modeling【一】
weixin_46231495的博客
03-14 1030
其中 𝑥𝑖 是从数据分布中采样的，而 𝑥𝑗∼𝑝𝑛(𝑥)，𝑗≠𝑖 是从噪声分布中采样的：InfoNCE损失不是简单地预测一个二元值，而是利用如余弦相似度这样的距离度量，在模型的表示空间中进行计算。这就需要计算正样本对之间的距离，以及所有负样本对之间的距离。通过Softmax函数，模型学习预测在表示空间中最相近的一对样本，同时将较低的概率赋予其他所有的负样本对。
【VLM小白指北 (1) 】An Introduction to Vision-Language Modeling
这个博客太懒了什么都没说
09-22 1229
开一个新坑Vision-Language Modeling (VLM) ，原文76页，慢慢更，for beginners，但也不能之前啥都不会啊。
【综述】An Introduction to Vision-Language Modeling【二】
weixin_46231495的博客
03-14 984
该文章对视觉语言模型进行介绍，解释了什么是视觉语言模型，怎么训练的，如果基于各种研究目标来有效评估它。这项工作不是一个现有工作的综述，而是对视觉语言模型进行清晰易理解的介绍，以便更好入门。1、首先介绍了几种训练范式。对比学习、基于掩码策略、生成式、基于预训练骨干网络。2、然后提出了训练 VLM 的典型方法。例如：鉴于不同的研究目标，哪些数据集是合适的？哪种数据管理策略？是否需要训练文本编码器还是可以利用预训练的LLM？对比损失对于视觉理解是否足够？生成组件是否关键？
多模态vlm综述：An Introduction to Vision-Language Modeling 论文解读
samoyan的博客,记录技术成长~
06-06 5338
论文：这里主要整理了多模态的技术发展历程，没有一些实验对比的数据。VLM家族：1）对比训练是一种广泛应用的策略，它采用正面例子和负面例子的配对方式。视觉语言模型（VLM）通过这种方式被训练，以针对正面配对预测出相似的表示，同时对于负面配对则预测出不同的表示。2）掩码技术是另一种训练VLM的策略，它通过重构给定的未掩码文本字幕中缺失的部分来实现。类似地，通过在字幕中掩码词语，也可以训练VLM来重构给定未掩码图像中的这些词语。
视觉语言模型导论：这篇论文能成为你进军VLM的第一步
2401_85324918的博客
07-11 611
近些年，语言建模领域进展非凡。Llama 或 ChatGPT 等许多大型语言模型（LLM）有能力解决多种不同的任务，它们也正在成为越来越常用的工具。这些模型之前基本都局限于文本输入，但现在也正在具备处理视觉输入的能力。如果能将视觉与语言打通，那么势必能造就多种多样的应用 —— 这实际上也正是当前 AI 技术革命的关键方向。即便现在已有不少研究将大型语言模型扩展到了视觉领域，但视觉与语言之间的连接尚未被彻底打通。
【多模态】BEiT V3：Image as a Foreign Language: BEIT Pretraining for All Vision and Vision-Language Tasks
vivid
06-27 762
论文：Image as a Foreign Language: BEIT Pretraining for All Vision and Vision-Language Tasks链接：https://arxiv.org/pdf/2208.10442。
论文翻译: Vision-Language Foundation Models as Effective Robot Imitators
机器学习实战
01-17 1008
近期视觉语言基础模型的研究进展表明，它们能够理解多模态数据并解决复杂的视觉语言任务，包括机器人操纵。我们寻求一种简单直接的方法，利用现有的视觉语言模型（VLMs）并通过简单的在机器人数据上的微调来使用它们。为此，我们开发了一个简单新颖的视觉语言操纵框架，名为RoboFlamingo，建立在开源VLMs OpenFlamingo之上。
Raki的读paper小记：Image as a Foreign Language: BEIT Pretraining for All Vision and Vision-Language Tasks
Raki_J的博客
09-02 1535
在视觉任务上，可惜没看到NLP那边杀起来。
Arxiv AI 综述列表（2024.05.27~2024.05.31）& VLM
qq_44681809的博客
05-31 1032
随着大型语言模型（LLM）近来的流行，人们已经尝试将它们扩展到视觉领域。从拥有可视化助手指导我们穿越陌生环境到仅使用高级文本描述生成图像的生成模型，视觉语言模型（VLM）的应用将显著影响我们与技术的关系。然而，有许多挑战需要解决，以提高这些模型的可靠性。虽然语言是离散的，但视觉在一个更高维度的空间中演化，其中概念并不总是容易离散化的。为了更好地理解将视觉映射到语言背后的机制，我们介绍了这个视觉语言模型（VLM）的简介，希望能帮助任何希望进入该领域的人。
传神论文中心｜第11期人工智能领域论文推荐
OpenCSG的博客
06-12 975
实验证明，该方法在 38 个数据集上的性能与 Transformer 相当，但在时间和内存效率上更具优势，为注意力机制的设计和应用提供了新的思路。传神社区注意到这篇文章中有以下亮点：《Financial Statement Analysis with LLMs》探讨了大型语言模型（LLMs）在财务报表分析中的应用，表明这些模型能够生成有价值的见解，尤其在趋势分析和财务比率计算方面。实验表明，Aya23 在所关注的语言上取得了显著的性能提升，为特定多语言任务提供了更高效和准确的解决方案。
【多模态】13、Vision-Language 模型在视觉任务中的调研
呆呆的猫的博客
06-17 2624
本文主要介绍了 vision-language 模型在视觉任务中的使用
自然语言处理实战：用CRF打造高精度命名实体识别系统
Loving_enjoy的博客
05-03 1241
无论是想快速搭建一个可用的NER系统，还是希望深入理解概率图模型的精髓，CRF都是值得放入工具箱的利器。'prev_is_b-geo': prev_tag == 'B-GEO' # 假设prev_tag是前一个标签。('参观天安门', ['O', 'B-POI', 'I-POI', 'I-POI'])" —— 人工智能先驱吴恩达。- **BiLSTM-CRF**：经典组合，在CoNLL-2003达到91%的F1值。('北京市', ['B-GEO', 'I-GEO', 'I-GEO']),
『MaxKB业务实战（四）』在MaxKB中实现图片问答
老陈聊架构
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本文将详细介绍如何在MaxKB中实现图片回答功能，包括图片上传、存储和展示的完整流程。
解锁DeepSeek模型微调：从小白到高手的进阶之路
邓邓子的博客
05-05 1201
本文围绕 DeepSeek 模型微调展开系统阐述。首先介绍 DeepSeek 模型在 AI 领域的重要地位及其优势，点明微调对提升模型性能的关键意义。接着深入解析微调原理，涵盖迁移学习基础与参数更新机制。随后详细讲解数据准备、模型选择加载、微调训练实战等核心步骤，包括数据收集标注预处理、参数设置与策略选择。还通过实战案例展示微调全流程，并基于评估结果提出优化改进方法。最后对 DeepSeek 模型微调进行总结，展望其未来发展方向，为希望掌握 DeepSeek 模型微调技术的读者提供全面指导。
基于对应点分类的对象识别 报错
qq_25194681的博客
05-07 57
【代码】基于对应点分类的对象识别 报错。
存算一体架构下的新型AI加速范式：从Samsung HBM-PIM看近内存计算趋势
高效做AI，就上Aladdin! 同学们用得起的H卡算力平台。
05-01 1747
存算一体不是简单的技术改良，而是对计算本质的重新思考。当HBM-PIM将能效边界推向10 TFLOPS/W，我们正站在架构革命的临界点。这场变革的终极目标，是让计算回归数据本源——‌在比特诞生的地方处理比特‌。本文实验数据基于Samsung Aquabolt-XL HBM-PIM实测，更多技术细节请参考ISSCC 2023论文《A 1ynm 16Gb 4.8TFLOPS/W HBM-PIM with Bank-Level Programmable AI Engines》。
Qwen3 混合思维模版解读
最新发布
qq128252的博客
05-07 219
在人工智能迅速发展的今天，大型语言模型（Large Language Models，简称LLM）正逐渐成为各类应用的核心组件。其中，对话模板（Chat Template）作为连接用户与模型的关键桥梁，对确保高质量的交互体验至关重要。本文将深入解析Qwen3使用的对话模板，揭示其如何优雅地处理多轮对话、工具调用等复杂场景。
bi-vldoc: bidirectional vision-language modeling for visually-rich document
09-16
bi-vldoc是一种用于视觉丰富文档的双向视觉-语言建模方法。 bi-vldoc通过将视觉信息与语言信息结合起来，能够有效地处理视觉丰富的文档。传统的自然语言处理方法通常只处理文本信息，忽视了文档中的视觉元素。而bi-vldoc能够同时考虑文本和图像，并将它们作为输入进行建模，从而更全面地理解和分析文档内容。 bi-vldoc的关键思想是利用双向建模技术。它使用了两个模型：一个是基于视觉的模型，另一个是基于语言的模型。这两个模型相互配合，通过互相补充的方式提高了整体的建模效果。 基于视觉的模型主要用于从图像中提取视觉特征，并将其编码为向量表示。这些向量表示包含了图像的语义信息，能够用于理解图像中的内容。 基于语言的模型主要用于处理文本信息。它能够将文本编码为向量表示，并用于生成关于文本的预测。 在训练时，bi-vldoc使用了大量的带有标注的视觉丰富文档数据集。通过最大化真实标注的概率来训练模型，使其能够根据给定的文档内容生成正确的视觉和语言输出。 bi-vldoc在实际应用中具有广泛的应用前景。例如，在图像描述生成中，它可以根据图像内容生成相关的文本描述。在问答系统中，它可以回答关于图像内容的问题。此外，bi-vldoc还可以应用于文档分类、信息检索等领域，提供更准确和全面的分析和理解能力。
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