BLIP2的目的是希望将现有可用的(预训练好的)视觉编码器和LLM中进行融合得到MLLM,而如何将视觉语义向量和LLM进行融合是一件极具有挑战性的工作。LLM是以文本语义为目标进行训练的,而视觉编码器是以视觉语义为目的进行训练的,视觉语义即便经过了语义对齐,如通过CLIP等方式进行跨模态语义对齐,其语义和LLM之间也会存在较...
loss可参考CLIP算法的Loss详解 和 交叉熵CrossEntropy实现。 clip通过相似性计算,对图像和文本算是粗对齐(因为文本和图像只对最后的结果比较,就像装修房子,问2个装好的房子像不像,只能看到一些表面的,具体的材料是看不到的)。 2.blip2介绍 bilp2预训练主要分成2步:固定vit,进行视觉和语言的表征学习;固定llm模型...
BLIP2 实现细节的讨论 encoder 为什么要用 CLIP 阶段一的训练:模型参数共享和多任务学习 阶段一的训练:可学习查询向量和多模态交互 的作用 阶段一的训练:attention mask 的解释 阶段一的训练:可学参数与预训练的含义 BLIP 的 caption 和 过滤 测试任务,如何测试,数据集的组成 进阶推荐阅读 附Claude3 的总结:BLIP...
提出了 BLIP2,这是一种通用且计算高效的视觉语言预训练方法,利用冻结的预训练图像编码器和 LLM。 BLIP2 在各种视觉语言任务上实现了最先进的性能,同时在预训练期间具有少量可训练参数。 BLIP2 还展示了零样本指导图像到文本生成的新兴功能。我们认为 BLIP2 是构建多模式会话 AI 代理的重要一步...
BLIP-2通过使用冻结的预训练图像编码器和大型语言模型,实现了一种计算高效的视觉-语言预训练策略,有效减少了训练成本,同时在多种视觉-语言任务上展现出卓越的性能。 建议各位开发者利用MindNLP等工具来加载并复现该模型的实验成果。MindNLP提供了一套与PyTorch风格一致的简洁接口,加载和评估预训练模型非常直接和高效。
为了减少计算成本并避免灾难性遗忘的问题,BLIP-2 在预训练时冻结预训练图像模型和语言模型,但是,简单地冻结预训练模型参数会导致视觉特征和文本特征难以对齐,为此BLIP-2提出两阶段预训练 Q-Former 来弥补模态差距:表示学习阶段和生成学习阶段。 (1)表示学习阶段 ...
BLIP(Bootstraping language image pre-training) BLIP2 LLaVA(Large Language and Vision Assistant) MiniGPT-4 InstructBLIP(Instruction Tuning) MME多模态大模型评估体系 前言:人类通过视觉、语言等多种表征媒介(模态)与世界互动,每种模态都可能在某个方面的表达和交流上有它自己的优势,融合在一起帮助我们更系统...
BLIP-2 通过在冻结的预训练图像编码器和冻结的预训练大语言模型之间添加一个轻量级查询 Transformer (Query Transformer, Q-Former)来弥合视觉和语言模型之间的模态隔阂 (modality gap)。在整个模型中,Q-Former 是唯一的可训练模块,而图像编码器和语言模型始终保持冻结状态。
BLIP的全程是“Bootstrapping Language-Image Pre-training”, 意为“通过冻结的图像编码器和大预言模型引导图像-语言预训练”。 一言以蔽之,BLIP-2就干了一件事:将多模态混合数据(image+text)转化为 LLM可以理解的soft-prompt(或者称为 Embedding)。我们知道,LLM工作时需要人类输入指令(Instruct), 但是当我们想让...
BLIP-2 :提出了一种高效的预训练策略,利用 冻结的图像编码器和大型语言模型 ,通过引入 Q-Former 来实现视觉和语言之间的高效对齐。 Q-Former:一个轻量级的 Transformer 模型,使用可学习的查询向量从冻结的图像编码器中提取对文本生成最有用的视觉特征。 两阶段预训练: 第一阶段:在冻结的图像编码器下,训练 Q-For...