大语言模型原理基础与前沿 图文联合训练

大语言模型、图文联合训练、Transformer、BERT、视觉语言理解、自然语言处理、深度学习

1. 背景介绍

近年来，深度学习技术取得了飞速发展，特别是大语言模型（Large Language Model，LLM）的出现，为自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域带来了革命性的变革。LLM 能够理解和生成人类语言，在文本生成、机器翻译、问答系统等领域展现出强大的能力。然而，传统的文本语言模型难以处理多模态信息，例如图像、音频等。

图文联合训练（Multimodal Training）作为一种新兴的研究方向，旨在融合文本和视觉信息，构建更智能、更全面的模型。图文联合训练的目标是让模型能够理解和生成跨模态的表示，从而实现更丰富的应用场景，例如图像字幕生成、视觉问答、图像检索等。

2. 核心概念与联系

图文联合训练的核心概念是融合文本和视觉信息，构建一个能够理解和生成跨模态表示的模型。

2.1 图文联合训练的流程:

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    A[文本输入] --> B{文本编码器}
    C[图像输入] --> D{图像编码器