使用Pytorch构建视觉语言模型（VLM）

主要观点总结

本文介绍了视觉语言模型（VLM）的核心组件和实现细节，包括图像编码器、视觉-语言投影器、分词器、位置编码和解码器等。文章详细解析了如何从零开始实现VLM，并强调了多模态融合的关键步骤，以及训练策略和数据需求。文章还提供了关于如何进一步探索和研究VLM的建议。

关键观点总结

关键观点1: 视觉语言模型（VLM）的核心组件

VLM包括图像编码器、视觉-语言投影器、分词器、位置编码和解码器等核心组件。图像编码器从图像中提取视觉特征，视觉-语言投影器将图像嵌入投影到文本嵌入空间，与文本嵌入拼接后传递给解码器生成文本。

关键观点2: VLM的实现细节

实现VLM需要创建PatchEmbeddings类以接受图像并创建一系列小块，用于使Transformer架构能够有效地处理视觉数据。注意力机制是视觉编码器和语言解码器的核心。此外，还需要实现视觉-语言投影器模块，该模块在对齐视觉和文本表示中起关键作用。

关键观点3: 训练策略和数据需求

在训练VLM时，需要考虑预训练策略、训练阶段和数据需求。通常使用预训练的组件，如视觉编码器来自CLIP或SigLIP，语言解码器来自Llama或GPT等模型。训练阶段包括在冻结的编码器和解码器下预训练，仅更新投影器，以及微调投影器和解码器以适应特定任务。

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转载自： DeepHub IMBA 编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能 视觉语言模型（Vision Language Model，VLM）正在改变计算机对视觉和文本信息的理解与交互方式。本文将介绍 VLM 的核心组件和实现细节，可以让你全面掌握这项前沿技术。我们的目标是理解并实现能够通过指令微调来执行有用任务的视觉语言模型。 总体架构 VLM 的总体架构包括： 1）图像编码器（Image Encoder） ：用于从图像中提取视觉特征。本文将从 CLIP 中使用的原始视觉 Transformer。 2）视觉-语言投影器（Vision-Language Projector） ：由于图像嵌入的形状与解码器使用的文本嵌入不同，所以需要对图像编码器提取的图像特征进行投影，匹配文本嵌入空间，使图像特征成为解码器的视觉标记（visual tokens）。这可以通过单层或多层感知机（MLP）实现，本文将使用 MLP。 3）分词器和嵌入层（Tokenizer + Embedd ………………………………