Generalized Visual Language Models

摘要

介紹了多模態通用語言模型（VLMs）的四種主要架構：將圖片轉為嵌入特徵、作為字首訓練預訓練語言模型、使用交叉注意力機制融合視覺資訊，以及完全不進行訓練直接結合。文章詳細分析了 VisualBERT、SimVLM、CM3、Frozen、ClipCap 和 Flamingo 等具體模型，並探討了它們在處理圖片描述、視覺問答、多模態推理及影片理解等任務上的優異表現。

This post introduces four main approaches for Vision Language Models (VLMs): treating images as text tokens, using them as frozen prefixes, employing cross-attention mechanisms, or combining models without training. It details specific models like VisualBERT, SimVLM, CM3, Frozen, ClipCap, and Flamin…

重點

• 四種 VLM 架構：將圖片轉為嵌入特徵、作為字首訓練、交叉注意力融合、完全不訓練結合。
• VisualBERT 將圖片分塊作為 Token，與 BERT 自注意力機制結合。
• SimVLM 使用 ResNet 提取上下文化圖片分塊，並混合 ALIGN 與 C4 資料。

提到的工具與公司

• BERT
• ResNet
• CLIP
• ALIGN
• C4
• MS COCO
• VQVAE-GAN

適合誰看

對多模態 AI 感興趣的程式開發者、資料科學家或希望學習視覺語言模型架構的讀者。

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