【视觉语言模型详解】- 视觉语言模型可以同时从图像和文本中学习，-20240416083422

【视觉语言模型详解】
- 视觉语言模型可以同时从图像和文本中学习，处理视觉问答、图像描述等多种任务。
- 主要的开源视觉语言模型包括LLaVA、DeepSeek、CogVLM、Fuyu等，规模从几十亿到万亿参数不等，图像分辨率从224x224到672x672。
- 部分模型支持“grounding”功能，可以减少模型虚构内容(幻觉)。所有模型默认使用英语训练，部分支持多语言。
- 评估视觉语言模型的重要指标有视觉匿名竞技场人工评价、开源视觉语言模型排行榜中的各项指标。
- 主要的视觉语言建模基准测试包括MMMU、MMBench等，测试模型的跨学科知识理解和推理能力。
- 典型的视觉语言模型由图像编码器、多模态投影器、文本解码器组成，通过图像文字匹配来联合训练。
- 使用Transformer可以便捷地加载模型进行推理。使用最新版本的TRL可以进行视觉语言模型的微调。
- 视觉语言模型正在引领多模态AI的发展，其应用前景广阔。选择合适的模型、使用标准化评估和微调对实现良好效果至关重要。
《Vision Language Models Explained》 网页链接 #机器学习# #人工智能#