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视频链接:
基于PyTorch从零构建多模态(视觉)大模型 by Umar Jamil
从头编写一个视觉语言模型:PloyGamma,是谷歌的一个模型
在这里插入图片描述
1:原始图像
2:视觉编码器(本文是viT),通过对比学习进行训练。这个对比学习最开始是CLIP,后来被谷歌改成了SigLIP
3:线性投影层
4:如何将图像tokens的嵌入与文本token的嵌入结合起来
5:文本提示
6:Tokenizer
7:语言模型本身,基于transformer
8:如何利用条件生成输出

接下来的内容:
1)Vision Transformer
2)对比学习(CLIP、SigLip)
3)多模态语言模型(Gemma):如何把视觉和文本结合起来
4)KV-cache:希望这个模型用于推理,希望以优化的方式来实现,最佳方法就是使用KV-cache
5࿰

http://www.wooajung.com/news/27223.html

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