Day 6：多模态扩展开发

目标：掌握图文混合智能系统开发，实现跨模态理解与生成能力

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一、视觉语言模型（VLM）架构解析

1.1 DeepSeek-VLM核心设计

三阶段训练框架：

graph LR  
A[图像编码器] --> B[跨模态对齐]  
B --> C[文本解码器]  
C --> D[多任务输出]  

关键技术组件：

• 图像编码器：ViT-L/14（224x224分辨率）

• 文本解码器：DeepSeek-7B语言模型

• 对比学习目标：图像-文本对相似度最大化

1.2 多模态交互机制

跨模态注意力：

class CrossAttention(nn.Module):  
    def __init__(self):  
        super().__init__()  
        self.visual_proj = nn.Linear(768, 4096)  # 图像特征映射  
        self.text_proj = nn.Linear(4096, 4096)  

    def forward(self, text_hidden, image_embeds):  
        visual_features = self.visual_proj(image_embeds)  
        attention_scores = torch.matmul(text_hidden, visual_features.T)  
        return attention_scores  

多模态输入格式：

{  
  "messages": [  
    {"role": "user", "content": [  
      {"type": "text", "text": "描述这张图片的异常区域"},  
      {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/jpeg;base64,..."}}  
    ]}  
  ]  
}  

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二、复杂文档解析技术

2.1 扫描件处理方案

OCR工具性能对比：

工具