视觉-语言大模型原理

最新推荐文章于 2025-04-24 14:21:15 发布
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分类专栏： 大模型AIGC 计算机视觉 文章标签： chatgpt 计算机视觉
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本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域，包括但不限于ChatGPT和Stable Diffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用，以及与之相关的人工智能生成内容（AIGC）技术。通过深入的技术解析和实践经验分享，旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展

在这里插入图片描述

1. VisualGLM

BLIP-2

https://arxiv.org/pdf/2301.12597.pdf
BLIP-2是一种用于视觉-语

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大模型---一文看懂视觉语言大模型VLM
智能汽车人的博客
03-19 1151
在之前的博客中，为读者朋友们详细介绍了LLM大语言模型的预训练，微调以及强化学习的详细过程。在上篇博客最后一段，笔者放了一张截图，ChatGPT的创始人卡帕西也说，未来的大模型会朝着多模态，多任务等方向发展。在多模态中，就涉及到音频，图片以及视频等。音频通过识别也会转成语言，本质上和大语言模型原理相同，因此本篇博客自然过渡到视觉语言模型VLM。不管在工作项目还是生活当中，笔者也常常接触大模型。作为大模型的使用者，其确实给生活和工作带来了不少变革，这两年学习大模型也成为了生活中的一部分。
飞浆AI studio人工智能课程学习（1）-大模型时代&优质Prompt
Medlar_CN的博客
05-17 1781
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全面解读视觉大模型-视觉Transformer原理、应用、优缺点以及未来发展趋势
Java_college的博客
07-03 8411
视觉大模型，也称为视觉Transformer，是近年来计算机视觉领域的一大突破。这种模型在图像识别、目标检测、语义分割等任务中表现出色，成为深度学习领域的研究热点。本文将通过万字长文，对视觉大模型进行全面解读，包括其原理、应用、优缺点以及未来发展趋势。
自学AI大模型学习路线推荐
优快云_224022的博客
10-11 809
自学AI大模型需要扎实的基础知识、系统的学习路线和持续的实践与探索。希望这条学习路线能为新手小白们提供一个清晰的方向，帮助大家更好地进入和发展在AI大模型领域。祝大家学习顺利，早日成为AI领域的专家！
大语言模型联邦学习与分布式训练技术
AI智能涌现深度研究
03-23 987
近年来,大规模预训练语言模型(Large Language Models, LLMs)取得了令人瞩目的成就,在自然语言处理(NLP)领域掀起了新一轮的技术革新。这些大语言模型,如GPT、BERT、T5等,通过海量数据的预训练,学习到了丰富的语义知识和语言理解能力,在多种NLP任务中展现出了卓越的性能。然而,训练这些大型语言模型需要消耗大量的计算资源和训练数据,这给模型的部署和应用带来了不小的挑战。
大语言模型原理基础与前沿 视觉增强语言建模
AI天才研究院
05-30 903
1.背景介绍 随着人工智能技术的不断发展，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。其中，语言模型（Language Model）是深度学习中最重要的技术之一。语言模型可以用于预测给定上下文中的下一个词语，或者给定一个词语序列，预测整个序列的概率。近年来，大语言模型（Large Language Model，LLM）在各种应用场景中得到了广
第3章 大模型的架构-大语言模型通识(赵建勇).pptx
01-29
此外，大语言模型目前主要处理的是离散的文本文档，这使得它在处理视觉信息时显得“视而不见”。它在自然语言处理任务中的表现令人惊讶，能够处理极少量的样本数据，并展现出强大的推理能力。大模型在语言理解和生成...
大语言模型原理基础与前沿 检索增强视觉语言模型
AI天才研究院
06-17 761
近年来,人工智能领域取得了突飞猛进的发展,其中最引人注目的就是大语言模型(Large Language Models, LLMs)的崛起。从GPT系列到BERT,再到最新的ChatGPT,大语言模型在自然语言处理(NLP)领域展现出了惊人的能力。然而,随着技术的不断进步,研究者们发现单纯依赖于文本数据的语言模型存在一定局限性。为了突破这些限制,研究人员开始探索将视觉信息与语言模型相结合的方法,由此诞生了视觉语言模型(Vision-Language Models, VLMs)。
『大模型笔记』视觉语言模型解释
AI新视界
04-16 2120
视觉语言模型是指能够从图像和文本中学习的多模态模型。这类模型属于生成模型，能够接收图像和文本输入，并产生文本输出。大型视觉语言模型具备优秀的零样本能力，能够广泛适应多种图像类型，如文档、网页等，并且表现出良好的泛化性。应用场景包括图像聊天、图像识别指导、视觉问答、文档理解和图像描述等。部分视觉语言模型还能识别图像中的空间属性，例如，在被要求检测或分割特定对象时，能够输出边界框或分割蒙版，或定位不同实体并回答关于它们的相对或绝对位置的问题。
三连发！1.7B小模型把大厂干懵了~
xx_nm98的博客
11-07 883
周末，huggingface、meta、amd 均开源了SLM， 最优秀的是huggingface家的smolLm2，同规模能打过qwen2.5、llama3.2。
视觉大模型 | SEEM：比SAM更强！
CV_Autobot的博客
04-23 2563
作者|派派星 编辑| CVHub点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【语义分割】技术交流群Title: Segment Everything Everywhere All at OncePaper: https://arxiv.org/pdf/2304.06718.pdfCode: https://github.com/UX-Decode...
一文彻底搞懂多模态 - 视觉大模型
m0_59164304的博客
09-26 5139
图像分类：将图像划分为预定义的类别之一。例如，识别图像中的物体是猫、狗还是其他动物。目标检测：在图像中定位并识别出多个物体及其类别。这通常涉及在图像上绘制边界框来指示物体的位置。图像分割：将图像分割成不同的区域或对象，通常是在像素级别上进行。这可以是语义分割（区分不同类别的对象）或实例分割（区分同一类别的不同实例）。
Sora: 大型视觉模型背景、技术、局限性和机遇的综述
安静的软件工程师
03-06 1358
Sora: 大型视觉模型背景、技术、局限性和机遇的综述
视觉大模型训练和推理加速
lihui49的博客
01-28 1255
本次分享将讲解如何结合 profiling 工具，发现训练与推理的性能瓶颈。介绍结合GPU产品特点，利用算子融合、低精度等技术，以及Faster Transformer最佳实践，提升性能并加快吞吐。
视觉多模态大模型（VLLM）详解与应用：从原理到医疗实践 [特殊字符][特殊字符]️[特殊字符]️
最新发布
LLM88888888的博客
04-24 923
VLLM正在重塑人机交互方式，特别是在医疗领域潜力巨大！虽然面临挑战，但随着技术进步，AI家庭医生的时代正在到来~互动时间：你觉得VLLM最先会在哪个医疗场景落地？欢迎评论区讨论！👇。
【图像分割】视觉大模型SEEM(Segment Everything Everywhere All at Once)原理解读
qq_45752541的博客
05-04 9160
视觉通用大模型第二弹！继SAM之后，更加通用、交互式且包含语义的分割大模型
生成式视觉语言大模型训练原理
01-01
### 生成式视觉语言大模型的训练原理 #### 模型架构概述 生成式视觉语言大模型融合了自然语言处理和计算机视觉两大领域的能力。这类模型通常由多模态编码器和解码器组成，能够理解图像中的复杂语义并生成相应的描述或执行特定任务[^1]。 #### 数据准备 为了有效训练这些复杂的神经网络结构，需要大量的高质量数据集作为支撑。具体来说，这包括成对标注过的图片-文本样本集合，其中每张图片都配有详细的说明文字或其他形式的语言表达。这样的配对有助于建立两者之间的关联映射关系，从而让机器学会如何从视觉输入推断出合理的语言输出[^2]。 #### 预训练过程 预训练阶段采用自监督学习的方式，在大规模无标签的数据上进行初步参数调整。对于视觉部分而言，可以利用对比损失函数来拉近相似视图间的特征表示距离；而对于文本端，则通过掩蔽预测任务促使模型掌握语法结构以及上下文含义。当两个模块分别完成各自的初始化之后，再将它们联合起来继续优化共享权重直至收敛稳定[^3]。 #### 微调策略 一旦基础版本的大规模通用模型被成功创建出来以后，就可以针对具体的下游应用场景实施微调操作了。此时会引入少量针对性强的任务专用样本来修正之前学到的知识体系使之更加贴合实际需求。比如在图文匹配、问答系统或是图像字幕生成功能方面取得更好的表现效果。 ```python import torch from transformers import BlipProcessor, BlipForConditionalGeneration processor = BlipProcessor.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-base") model = BlipForConditionalGeneration.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-base") url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg" image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw) inputs = processor(image, return_tensors="pt") generated_ids = model.generate(**inputs) caption = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0] print(caption) ```
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