多模态大语言模型 | AI生成和翻译
让我们逐步拆解，说明多模态在大型语言模型（LLMs）中的实现原理，并解答您关于图像和文本如何转换为向量的疑问。
多模态LLM的工作原理
多模态LLM能够处理并基于多种数据类型生成响应，例如文本、图像、音频甚至表格等结构化数据。与仅处理文本的传统LLM不同，多模态模型将这些不同的”模态”整合到统一框架中。以下是典型实现方式：
- 各模态独立编码器：
- 文本：通过分词器处理文本后，使用词汇表或预训练嵌入层将其转换为数值表示（即嵌入向量）。这在BERT或GPT等模型中属于标准流程。
- 图像：通过视觉模型处理图像，例如卷积神经网络或视觉Transformer。这些模型从图像中提取特征，并将其转换为高维空间中的向量表示。
- 其他模态也遵循类似流程，使用专用编码器处理。
- 统一表示空间：
- 各模态被编码为向量后，模型会将这些表示对齐到可互通的共享嵌入空间。例如通过跨注意力机制建立模态间关联。
- 训练过程：
- 使用配对数据集训练模型，使其学习不同模态间的关联。可能涉及对比学习或联合训练等技法。
- 输出生成：
- 生成响应时，模型根据任务需求使用解码器生成文本、图像或多模态内容。
图像是否也转换为向量？
是的！与文本类似，图像在多模态LLM中也会被转换为向量：
- 实现方式：视觉编码器将原始像素数据处理为固定维度的向量序列，这些向量编码了图像的语义内容
- 向量特性：图像向量虽不保留视觉外观，但包含模型可解析的语义特征
- 与文本差异：文本向量源于词汇表映射，图像向量则来自视觉特征提取
文本向量化的词汇表构建
文本通过以下流程转换为向量：
- 分词处理：将文本拆分为词元单元
- 词汇映射：预定义词汇表将词元映射为唯一ID
- 嵌入转换：通过嵌入矩阵将ID转换为稠密向量
- 语境化处理：Transformer架构会根据上下文动态调整向量表示
文本与图像的核心共性
两者最终都表示为高维空间中的向量。多模态模型通过对齐这些向量空间实现跨模态推理，例如：
- 将”狗”的文本向量与狗图像的视觉向量映射到相邻空间位置
- 通过桥接图像向量与文本向量实现视觉问答
多模态实现的挑战
- 空间对齐：需要大量配对数据建立模态关联
- 计算负荷：多模态处理较纯文本模型更耗资源
- 语义理解：模型需动态权衡不同模态的重要性
这样的解释是否更清晰？如果您希望深入了解某些细节，请随时告知！