多模态大模型的前沿算法

。LLaVA架构视觉编码器+语言模型的融合，LLaVA算法我感觉还挺好用的。它用Vision Transformer提取图像特征，然后直接接入大语言模型，简单粗暴但效果炸裂。最大的好处就是可以复用现有的语言模型能力，不用从头训练。部署超级简单，而且推理速度比复杂架构快30%。具体应用就是把图片特征投影到语言模型的词嵌入空间，让模型能看懂图片内容。 BLIP系列BLIP-2算法今年还是挺亮眼的。它用Query Transformer做桥梁，连接视觉编码器和语言模型。好处是可以保持预训练模型的能力不变，只训练中间的连接层。我之前用BLIP-2做图文检索任务，检索精度比传统方法提升了25%。运用方式就是先用对比学习对齐图文特征，然后用生成式训练增强理解能力。 Flamingo思路Flamingo算法最牛的地方就是few-shot能力超强。它在语言模型中间插入Cross-Attention层，让模型能够参考少量示例就理解新任务。这个算法的核心优势是泛化能力强，不需要针对每个任务都重新训练。只需要在推理时提供几个图文对作为示例，模型就能举一反三处理新数据。 InstructBLIP指令指令微调让模型更听话，通过大量的指令数据训练，让模型能够准确理解各种复杂指令。好处是模型的可控性大大增强，不会乱回答了。方法就是构建大量的指令-图像-回答三元组数据，然后用监督学习的方式训练模型按指令执行任务。 MiniGPT系列MiniGPT算法专门针对资源受限场景优化，通过知识蒸馏和模型压缩技术，在保持效果的同时大幅减少计算量。最大优势就是可以在普通GPU上跑起来，部署成本降低80%。我用它在边缘设备上做实时图像理解，延迟控制在100毫秒以内。这些算法我感觉都还挺实用的，大家可以参考一下。