多模态大模型视觉编码器优化

。 视觉编码器扩展：传统的视觉语言模型（VLM）如CLIP使用的是基于ViT的编码器，一般采用监督学习进行训练。这些模型通过对齐图像与文本标签来提取图像特征，但对于分布外图片的处理存在不足，可能导致图像特征的偏差。因此，一些研究尝试引入扩散模型，这是一种基于概率分布建模的方式，可以有效提升对异常图像的理解。扩散模型有助于重新对齐视觉编码器的语义信息，弥补传统方法的不足。 数据质量比数据量更重大：虽然大规模数据集在训练中一般具有优势，但有研究发现，数据质量往往比数据量更为重大。例如，基于CLIP score严格过滤过的数据集，即便规模较小，训练出的模型往往在性能上优于大规模数据集训练的模型。此外，模型的训练目标也会影响最终表现。NegCLIP在处理关系任务时展现了较强的能力。 训练策略的影响：针对视觉编码器的训练策略，采用扩散模型反馈机制能够显著提升视觉表征的质量。具体而言，将CLIP的视觉表明作为扩散模型的条件，通过去噪训练优化视觉编码器，可以有效提升编码器对细节的捕捉能力。此外，通过选择合适的token作为扩散模型的条件，可以更高效地进行训练。 生成能力的提升：引入扩散模型不仅有助于理解图像，还能够赋予模型生成能力。通过对图文交替数据集进行训练，模型不仅能够生成文本描述，还能生成与文本相匹配的图像，进一步推动了多模态大模型在视觉任务中的应用。 优化策略：在实际操作中，视觉编码器的性能提升不仅依赖于扩散模型的引入，还需要在训练过程中采取合适的损失函数。例如，利用扩散模型进行图像去噪训练并加入语义正则化项，有助于提高模型对视觉信息的理解和表达能力。 有其他深度学习方面的问题厚台滴滴我！