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。文章还详细解析了VLM的关键步骤，包括通过编码器提取图像特征、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等。此外，文章还涉及了VLM的训练策略、数据需求以及实现过程中需要注意的事项。
关键观点总结
关键观点1: 视觉语言模型的核心组件
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。
关键观点2: 图像编码器的实现
使用视觉Transformer将图像转换为密集表示（图像嵌入），包括PatchEmbeddings类和Head类的实现。
关键观点3: 视觉和语言模型的融合
通过编码器提取图像特征，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4: 训练策略和数据需求
包括预训练策略、训练阶段的选择以及数据需求。
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来源： Deephub IMBA 本文 约2200字 ，建议阅读 5分钟 本文 介绍了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。 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： 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。 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（ML
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