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视觉语言模型详解

视觉语言模型可以同时从图像和文本中学习,因此可用于视觉问答、图像描述等多种任务。本文,我们将带大家一览视觉语言模型领域: 作个概述、了解其工作原理、搞清楚如何找到真命天“模”、如何对其进行推理以及如何使用最新版的 trl 轻松对其进行微调。 什么是视觉语言模型? 视觉语言模型是可以同时从图像和文本中学习的多模态模型,其属于生成模型,输入为图像和文本,输出为文本。大视觉语言模型具有良好的零样本能力,泛化能力良好,并且可以处理包括文档、网页等在内的多种类型的图像。其拥有广泛的应用,包括基于图像的聊天、根据指令的图像识别、视觉问答、文档理解、图像描述等。一些视觉语言模型还可以捕获图像中的空间信息,当提示要求其检测或分割特定目标时,这些模型可以输出边界框或分割掩模,有些模型还可以定位不同的目标或回答其相对或绝对位置相关的问题。现有的大视觉语言模型在训练数据、图像编码方式等方面采用的方法很多样,因而其能力差异也很大。 开源视觉语言模型概述 Hugging Face Hub 上有很多开放视觉语言模型,下表列出了其中一些佼佼者。 其中有基础模型,也有可用于对话场景的针对聊天微调的模型。 其中一些模型...

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