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摘要
介紹了多模態系統與大型多模態模型（LMMs）的基礎概念。它解釋了為何多模態對現實世界應用至關重要，並區分了輸入、輸出或兩者皆為多模態的不同型別。文章重點分析了 CLIP 與 Flamingo 等關鍵模型，探討了它們的訓練原理、架構設計以及應用場景，如視覺語言理解與生成。
This article introduces multimodal systems and large multimodal models (LMMs), explaining their importance and types. It analyzes key models like CLIP and Flamingo, covering their training principles, architectures, and applications such as vision-language understanding and generation.
重點
- 文章定義了多模態系統，區分輸入/輸出多模態與雙向多模態。
- CLIP 使用對比學習建立視覺與語言的共享嵌入空間。
- Flamingo 結合語言模型與視覺編碼器實現少樣本學習。
提到的工具與公司
- CLIP
- Flamingo
- OpenAI
- Salesforce
- DeepMind
- Microsoft
適合誰看
對 AI 與機器學習感興趣的程式開發者、資料科學家或技術愛好者。
摘要依據
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- Chip Huyen
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