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多模态大模型技术原理与实战(3)
·深度学习时代（2010-2019年）：多模态技术快速发展，这主要得益于以下3点: o算力快速发展。 o新的多模态数据集层出不穷。 o语言特征提取能力和视觉特征提取能力快速提高。 跨模态 典型应用领域是跨模态检索，例如通过文本检案图像、通文本检索视频等公共空间特征学习拉术跨模态相似性检索技术 多模态大模型发展的重大里程碑 大规模预训练模型的最大优势就是在预训练的过程中经过了大批量数据的训练 ·CoCa 模型：2022年 5月，谷歌公司发布了多模态模型CoCa。 o解决图像多模态问题有3种传统的思路，分别是使用单编码器模型、双编码器模型、编码器-解码器模型。 这种编码器-解码器结构有助于融合多模态特征，在多模态理解任务中表现较好，但由于缺乏单独的文本编码器，在图像检索、视频检索等任务中表现不佳 oCoCa 模型创造性地将上述 3 种思路进行有效融合，能够分别独立获得图像特征向量和文本特征向量 大模型+多模态的3种实现方法 1，以LLM 为核心，调用其他多模态组件 2023年5月，微软亚洲研究院(MSRA)联合浙江大学发布了HuggingGPT。
1.3K20编辑于 2024-09-10 - 来自专栏NewBeeNLP
蚂蚁：多模态方向的技术探索
视频-文本语义检索 3. 视频-视频同源搜索 4. 总结 5. Q&A 分享嘉宾｜郭清沛 蚂蚁集团 高级算法专家 出品社区｜DataFun 01 概述 视频多模态检索在蚂蚁内部有着广泛的应用。 视频多模态检索具体包括两个方向，一个是视频-文本的语义检索，另外一个是视频-视频的同源检索。 主要介绍了视频多模态检索的两个方向，一个是视频-文本语义检索，另外一个是视频-视频同源检索。 Q3：多模态的 embedding，到下游推荐场景的时候往往没有效果，有什么好的解决办法吗？ A3：或许我们更加倾向于参考前面视频文本语义检索部分的内容。 我们是蚂蚁智能引擎多模态认知团队，我们始终致力于招聘人才，目前正在进行中的招聘涵盖了多个领域，不仅限于今天详细介绍过的发展方向。我们主要的研究方向包括多模态大模型、视频大模型以及版权检索等。
1.1K10编辑于 2024-06-04 - 来自专栏全栈程序员必看
多模态融合技术综述和应用
文章目录 多模态技术基础 1，多模态融合架构（神经网络模型的基本结构形式） 1.1联合架构 1.2协同架构 1.3编解码架构（自监督） 2，多模态融合方法 2.1早期融合 2.2 晚期融合 2.3混合融合 3，模态对齐方法 3.1显式对齐方法 3.2隐式对齐方法 4，开放数据与资源 多模态深度学习综述：网络结构设计和模态融合方法汇总 基于注意力机制的融合方法 基于双线性池化的融合办法 应用1：多模态摘要 由于不同模态的特征向量最初位于不同子空间中，即异质性差距，这将阻碍多模态数据在随后的深度学习模型中综合利用[3]。 3，模态对齐方法 模态对齐是多模态融合关键技术之一，是指从两个或多个模态中查找实例子组件之间的对应关系。例如，给定一个图像和一个标题，希望找到图像区域与标题单词或短语的对应关系[72]。 （3）多模态输入多模态输出摘要（MSMO）是指输入是多模态的，包括了一段文字和一些相关的图片，输出不仅仅要输出文字摘要，还要从输入的图片中选择一个最合适的图片。
16.5K23编辑于 2022-07-02 多模态生物基础模型技术架构
某机构的 3D 磁共振成像（MRI）基础模型：旨在使开发者能够构建用于图像检索、分类、图像分割和报告生成等任务的应用程序。多模态优势当前模型的前沿正在突破多模态理解和生成能力的边界。 图3：多模态 BioFM 方法结合测序、空间转录组学、病理学和患者记录，模拟肿瘤微环境并对患者亚群进行优先级排序，可能减少早期试验的失败。 可扩展基础设施某机构 Simple Storage Service (S3)：为多模态数据集提供基础存储。某机构 Athena：支持PB级分析。 La-Proteina：同时使用蛋白质序列和原子级3D结构信息来设计大型、精确的蛋白质，因此可以合理地描述为多模态蛋白质模型（序列+结构）。 某机构提供了一个统一环境，用于克服大规模构建和部署多模态 BioFMs 的技术障碍。
21910编辑于 2026-05-02- 来自专栏我爱计算机视觉
EMNLP 2021-多模态Transformer真的多模态了吗？论多模态Transformer对跨模态的影响
关注公众号，发现CV技术之美 ▊ 写在前面 预训练的视觉语言BERT的目标是学习结合两种模态的表征。 3）它不需要解释激活或attention。 在本文中，作者对现有模型上的交叉模态输入消融进行了研究，以证明其在理解模型行为方面的实用性。作者测试了具有不同架构但具有相同初始化和训练流程的模型。 ▊ 3. 方法 作者使用消融来确定预训练的视觉语言模型在进行预测的时候是否结合了来自两个模态的信息。 如果测试过程中，去除某个模态的信息，对最终结果影响很大，那这个模态在最终预测的时候就是有用的；否则这个模态就是没用的。 多模态模型在预测时使用由多模态输入触发的跨模态激活。 这是原始的多模态设置，因此，有效使用多模态信息的模型应该表现最好。 Object： 在这里，作者只删除与对齐的文本短语相对应的图像区域，该模型仍然可以使用周围的视觉上下文特征 。
2.6K20发布于 2021-09-28 - 来自专栏啄木鸟软件测试
多模态大模型技术原理及实战(6)
中小型公司大模型构建之路 如何选择 自己建立 二次开发 重新训练，消耗非常巨大 现有的大模型体系已经非常丰富 对话大模型已经白热化 •三天产生一个小应用 •两天产生一个新模型 中小公司的技术实力相对薄 QLoRA Tim Dettmers 等人 SFT(有监督微调) DeepSpeed+ZeRO-3 DeepSpeed •微软开发的开源深度学习优化库 •PyTorch框架 零冗余优化器 ( Zero Redundancy Optimizer，ZeRO） •优化器状态分区(ZeRO-1） •梯度分区 (ZeRO-2） •参数分区(ZeRO-3) 压缩 剪枝 剪枝技术通过理结果产生重要影响 •3、在训练数据上进行微调，以便尽量避免因网络结构发生变化而导致性能下降。 •4、评估模型的大小、速度和效果等指标，如果不符合要求，那么继续进行剪枝操作直至满意为止。 分类 •非结构化剪枝 •使用技术A或B的一个或多个通道 •A 滤波 •B 权重矩阵 •分类 •权值剪枝 •神经元剪枝 •结构化剪枝 •又名：滤波器剪枝 •分类 •Filter-wise •Channel-wise
36710编辑于 2024-09-10 - 来自专栏计算机视觉战队
免费公开课】Llama 3技术剖析、微调、部署以及多模态训练
那Llama 3在结构上跟之前的版本有哪些区别？它的预训练和Post训练是如何进行的？如何对Llama 3进行微调？基于Llama 3是否能构建出更优质的多模态大模型？ 不仅剖析原理，更有实操案例分享 本次公开课主题是《Llama 3技术剖析、微调以及多模态训练》，将剖析Llama 3的核心技术，讲解如何基于Llama 3进行模型的微调和多模态模型训练和微调。 本次公开课不仅会讲解技术理论，也包括了结合Llama 3的模型微调和多模态大模型微调两个项目Case，从应用角度让大家对Llama 3的效果有直观的理解。 2. 公开课大纲 Llama 3结构剖析、与Llama2区别 Pretrain技术解释：GQA, RoPE等 Postrain技术解释：SFT, PPO, DPO等 Case：基于Llama 3-8B模型微调和部署 多模态大模型结构如Mini-Gemini、LLaVA Case: 结合LLama 3的多模态大模型微调 3.
54610编辑于 2024-04-25 - 来自专栏啄木鸟软件测试
多模态大模型技术原理及实战(5)
国内外多模态大模型对比 国内 LLaMA-Adapter V2 香港中文大学 双语输出 输入 •图像 •语音 •文本 •视频 • 3D 点云 起源：LLaMA-Adapter •在线性层上进行偏差调整 •3、 Vicuna LLM。 多模态大模型评测数据集 国内评测数据集 OwlEval •基于mPLUG-Owl模型发布 • 包含 •50 张图片 •82 个回题 •功能 •故事生成 •广告生成 •代码生成 MME •开发 •结构 •265 016张图片 •每张图片至少有 3 个问题(平均 5.4个每个问题） •每个问题 •有 10 个基本事实答案 •有 3 个合理(但可能不正确)的答案 多模态大模型的评测标准 国内评测标准 •KROCC( Kendall Rank Order Correlation Coefficient，肯德尔秩相关系数) •RMSE( Root Mean Square Error,均方根误差 ) 多模态大模型对比
42110编辑于 2024-09-10 Web会议技术趋势与多模态交互研究
知识整合与多模态交互最令Agichtein感兴趣的研究趋势之一是将结构化和非结构化知识及推理融入自然语言处理模型，用于对话式信息检索和推荐系统。" 由于Alexa等产品的普及，对话界面已无处不在，但这些代理在现实世界中如何与用户交互，以及与屏幕和可用传感器等其他模态结合，仍是一个完全开放的领域。"" 可以想象，我们还需要另外20年才能真正提出准确的方法来解释用户与嵌入用户空间的多模态对话系统的交互。"
24510编辑于 2025-09-28统一多模态接入层技术解析
技术架构概述组织通过生成式AI网关架构快速部署和集成新模型获得竞争优势。这种统一接口方法简化了对多个基础模型的访问，解决了关键挑战：专业AI模型激增，每个模型都具有独特功能、API规范和要求。 核心挑战与解决方案协议转换架构系统需要桥接Poe的事件驱动ServerSentEvents协议与某中心Bedrock基于REST的API，主要技术挑战包括：挑战类别技术问题源协议目标协议集成复杂度协议转换 ）高认证桥接JWT验证与AWS SigV4签名连接JWT令牌验证AWS SigV4认证中响应格式转换JSON响应适配为预期格式标准JSON结构自定义格式要求中配置驱动部署系统采用模板化配置方法实现快速多机器人部署 使用适当配置初始化AWS客户端""" config = Config( read_timeout=300, # 5分钟超时 retries={'max_attempts': 3, 性能指标对比指标之前（直接API）之后（包装器API）改进新模型部署2-3天15分钟96倍加速代码变更需求500+行20-30行95%减少测试时间8-12小时30-60分钟87%减少架构优势该统一包装器
26610编辑于 2025-09-26生成式AI革新多模态信息检索技术
这也适用于多模态信息检索，因为文本和图像（或其他模态）可以嵌入到同一空间。然而，最近，生成式AI开始主导ML研究。 我们的模型名为GENIUS（意为生成式通用多模态搜索），是一个多模态模型，其输入和输出可以是图像、文本或图文对的任意组合。 然而，现有的生成方法通常是任务特定的，与基于嵌入的方法相比性能不足，并且难以处理多模态数据。 每个ID实际上是一个代码序列，第一个代码定义了数据项的模态——图像、文本或图文对。 因此，它代表了生成式多模态检索的重大进步。研究领域搜索与信息检索标签生成式AI关于作者Sungyeon Kim 是浦项科技大学（POSTECH）计算机视觉实验室的博士后研究员。
37310编辑于 2026-01-09- 来自专栏啄木鸟软件测试
多模态大模型技术原理与实战(4)
多模态大模型核心技术 1多模态的困难 困难 数据集标志困难 人工标注生成 COCO Visual Genome ... 数据表征 多模态转换 2文本多模态技术 图像生成文本方法 基于模板的图像描述方法 支持向量机(SVM) 3种元索 物体 动作 场景 基于检索的图像描述方法 搜寻相似之处 基于深度学习的图像描述方法 图像多模态技术 图像生成文本 模型 OpenAl的DALL-E2和GPT4 谷歌大脑的 lmaen和Stable Diffusion 百度的文心一言 文本生成图像 基于GAN的文本生成图像方法 Transformer 的语言模型,采用自回归的编码理念,接收文本提示,生成高维的词嵌入 图像信息生成器 实现扩散模型的反向过程,去噪音生成图像的隐藏信息 图像解码器 把隐信息还原成图像 4语音多模态技术 组成：3层降采样块和3层条件上采样块 微软的 Natural Speech 2：结合了扩散模型的概念，通过使用神经语音编将语音波形转换为连续向量，然后使用解码器重建语音波形 5 视频多模态技术 挑战
56010编辑于 2024-09-10 生成式AI革新多模态信息检索技术
这同样适用于多模态信息检索，因为文本和图像（或其他模态）可以嵌入到同一空间中。然而，近年来生成式人工智能已主导机器学习研究。 该模型名为GENIUS，是一个多模态模型，其输入和输出可以是图像、文本或图文对的任意组合。 然而，现有的生成方法通常是任务特定的，与基于嵌入的方法相比性能不足，并且难以处理多模态数据。 为了解决这个限制，采用了查询增强技术。对于具有代表性的查询-ID对样本，通过在表示空间中对初始查询和目标ID进行插值来生成新的查询。这样，模型学习到多种查询可以映射到同一目标，这有助于其泛化。 因此，它代表了生成式多模态检索领域的重要一步。
39310编辑于 2025-12-17- 来自专栏AI SPPECH
LLM多模态融合技术：从理论到实践
在过去的一年中，GitHub上涌现出了许多优秀的LLM多模态融合技术和工具，如GPT-4V、Claude 3 Opus、LLaVA等，这些技术和工具为LLM的多模态应用奠定了基础。 2. 开源多模态模型百花齐放：GitHub上涌现出了许多优秀的开源多模态模型，如LLaVA、MiniGPT-4、Flamingo等，提供了高效的多模态融合解决方案。 3. 多模态综合对话：如GPT-4V、Claude 3 Opus等，支持文本、图像、音频等多种模态的混合对话。 推动AI技术发展：多模态融合技术是AI技术发展的重要方向，能够推动计算机视觉、自然语言处理、语音识别等多个领域的技术进步。 未来，随着更强大的多模态理解能力、更高效的模型架构、更精细的模态控制、更广泛的模态支持和更智能的多模态交互的出现，LLM多模态融合技术将进一步发展，推动AI技术在更多领域的广泛应用。
1.6K10编辑于 2026-01-01 - 来自专栏用户画像
多模态短视频内容标签技术及应用
其中短视频的应用场景下，内容标签技术是内容理解的一个重要手段。本文主要给大家介绍多模态短视频内容标签技术及在爱奇艺的相关应用。 全文共分为五个部分重点解读： 一、什么是内容标签 二、提取内容标签的方法 三、多模态短视频内容标签的难点 四、模型的迭代之路 五、内容标签的主要应用场景 一、什么是内容标签： 提到标签，推荐系统里面使用比较广泛的是内容标签和类型标签 本质上内容标签和另一个我们经常使用的关键词抽取技术非常类似。但不同的是我们做内容标签的一个重要出发点是为了推荐系统来对各种内容生成标签。
2K30发布于 2020-03-28 - 来自专栏啄木鸟软件测试
多模态大模型技术原理与实战(2)
第3章 读懂ChatGPT的核心技术 基于Transformer的预训练语言模型 原始 Transformer 模型以编码器 ( Encoder )-解码器( Decoder )架构 编码器 ( Encoder 这批数据的总量不大，但是其种类丰富，包含了基于各个任务的多轮对话数据。 GPT-3 文本生成、多轮对话、机器翻译方面、智能问答具有优势。 GPT-3缺陷： ·无法保证生成的文章是否符合人类的价值观、是否有政治敏感和种族歧视的信息 ·其长距离上下文理解能力不够强 ·多轮对话能力有待提高。 3、GPT 原创性地使用了基于人工反馈的强化学习技术。 ChatGPT ·ChatGPT 补充了数十亿行的 GitHub 代码数据。
63110编辑于 2024-09-10 - 来自专栏深度学习与python
多模态技术爆发元年，行业应用如何落地？
该专题将深入解析多模态大模型的技术原理，探讨其在智能客服、智能驾驶等领域的创新应用，展示多模态大模型如何实现语音、文本、图像等协同交互。 实现跨模态“图文对齐”，到 DALL·E 掀起文生图革命，多模态技术正打破单一感知的边界。 赵波：近期腾讯混元大模型也在多模态理解与生成方面努力，显著提升了内容创作效率。腾讯目前在多模态领域具体在做什么方向呢？ 邵帅： 腾讯正基于多模态基础模型，研发图像、视频、3D 内容生成系统。 认为未来多模态技术会是开源更强还是闭源更强？ 赵波：多模态技术中，处理不同模态数据（如视频、图像、文本）时，分别面临的核心技术挑战是什么？ 邵帅： 目前最核心的难题在于多模态对齐与融合的问题。
84310编辑于 2025-04-26 - 来自专栏存内计算加速大模型
腾讯发表多模态综述，什么是多模态大模型
在本文中，追踪多模态大模型最新热点，讨论多模态关键技术以及现有在情绪识别上的应用。 多模态大模型的整体架构可以被归类为如下图的五个部分，整个多模态大模型的训练可以被分为多模态理解与多模态生成两个步骤。 多模态大模型预训练的核心架构旨在整合和处理多种类型的数据模态，如文本、图像、音频等，以发掘不同模态间的深层关联并提升模型的表征能力【3】。 3. 主干网络（Backbone Network）· 作为模型的核心，主干网络通常基于Transformer架构，用于进一步处理和融合来自不同模态的信息。 这是因为人脸框架通常包含较少的噪声，并且更容易与来自其他模态的特征对齐。然后，我们使用单模态模型评估这些特征的性能，并选择表现最好的特征。对于音频，我们对音频和音频内的单独扬声器采用去噪技术。
6.1K13编辑于 2024-05-14 - 来自专栏机器之心
今天起，种草小红书的多模态AI技术
不过要说多模态技术真正实现了落地似乎还太早，从多模态数据标注到跨模态转化，该领域都面临着众多挑战。这就需要研究社区和业界持续探索新的发展方向和技术范式。 作为国内独特的以图文和短视频内容为主的社区，小红书社区每天产生海量的UGC（用户原创内容）多模态数据，这为其在产品开发和落地中采用多模态技术提供了丰富的「土壤」。 》 小红书多模算法组负责人汤神，《多模态技术在图文与视频内容分发的内容与挑战》 为此，机器之心简单整理了各位学者、算法工程师在REDtech中的演讲，并期待能向读者介绍什么是多模态学习，多模态学习难在哪里 内容理解：跨越语言与视觉的艺术 现在的多媒体内容，俨然需要多模态学习更精准地描述，有鉴于此，小红书技术团队邀请了多模态学习领域的研究者，共同探讨多模态学习到底在做什么，都是怎么做的。 小红书多模算法组负责人汤神总结了如下多模态技术框架，在业务层面划分为内容质量评价体系、多模态搜索和交易（电商）内容理解，它们是多模态技术在内容分发场景当中最核心的三个技术栈。
2.9K20编辑于 2022-04-25 计算机视觉与多模态AI技术解析
计算机视觉与多模态AI技术解析2021年10月28日，某中心Alexa AI团队的首席应用科学家Pradeep Natarajan参与了技术访谈节目，深入探讨了在计算机视觉和深度神经网络领域机器学习技术的重要应用 2021年多项顶级学术会议上发表论文，包括：CVPR（计算机视觉与模式识别会议）ACL（计算语言学协会）EMNLP 2021发表的《FewshotQA：使用预训练文本到文本模型进行问答任务少样本学习的框架》技术实践与应用在近期 ICCV（国际计算机视觉大会）的"实例级识别"研讨会上，重点讨论了艺术品、地标和产品的识别技术。 Natarajan自2018年11月加入某中心Alexa AI团队以来，主要致力于：计算机视觉技术开发：增强语音助手的基于语音的交互能力大规模语言模型应用：提升多模态处理性能行动识别系统：在南加州大学攻读博士期间 当时该领域可用文献极少专业背景Natarajan在计算机视觉和机器学习领域拥有近20年研究经验，曾担任：DARPA"心灵之眼"计划团队首席研究员IARPA Aladdin项目负责人研究领域计算机视觉机器学习技术标签神经网络
23610编辑于 2025-09-29
腾讯云开发者
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