跟着gpt5学习多模态大模型——核心是vit融合 演进经过了clip（选答案）-blip（cross融合理解）-llava（直接融合大模型）

多模型 VL模型 比文本类模型有什么差异 从模型结构上看的话
 
 
GPT-5
 
 

非常好的问题。你提到的“多模态（VL, Vision-Language）模型”与“纯文本类模型”（如 GPT、BERT 这类语言模型）之间，在结构设计上有许多关键性的差异。下面我从模型结构、输入处理、特征融合和训练目标等几个方面对比说明。

🧱 一、总体结构上的差异

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对比维度文本类模型（LM, e.g. GPT, BERT）多模态模型（VL, e.g. CLIP, BLIP-2, LLaVA）
输入模态 仅文本（token embedding） 图像 + 文本（视觉embedding + 词embedding）
Encoder 架构 纯 Transformer encoder 或 decoder 包含视觉 backbone（CNN / ViT） + 文本 Transformer
输入特征数值分布 字/词的向量序列 图像 patch embedding + 文本 token embedding（维度通常需要对齐）
参数共享 同一 Transformer 共享所有 token 参数 多模态通常有独立视觉编码器或跨模态模块

🧠 二、视觉与语言的连接方式

多模态模型的关键区别在于——视觉特征和文本特征怎么融合。目前主要有几种典型架构：

  1. Early Fusion（早期融合）

    • 将图像 patch embedding 与文本 token embedding 直接拼接（如 ViLT）。
    • 这要求视觉 encoder 输出的特征与文本 token 的维度兼容。
    • 优点：融合充分；缺点：计算量极大，训练难度高。

  2. Late Fusion（后期融合）

    • 各自独立编码，最后通过对比学习或线性投影在共同语义空间匹配（如 CLIP）。
    • 优点：效率高，可单独使用视觉或语言模型；缺点：跨模态理解能力相对弱。

  3. Cross-Attention（中期融合）

    • 语言模型在处理文本时，通过 cross-attention 层访问图像特征（如 BLIP、BLIP-2、LLaVA）。
    • 通常是语言 Transformer 主导，视觉特征作为“提示（context）”。
    • 优点：兼顾理解与生成；也是当前主流 VL 模型的策略。

🔄 三、训练目标和数据差异

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方面文本类模型多模态 VL 模型
训练目标 语言建模（LM），即预测下一个词 图文匹配、图文对齐、图像描述生成、跨模态检索等
数据来源 网络文本、书籍等 图像-文本对（caption 数据集、网页 alt-text）
微调方式 语言任务（QA、摘要、分类） 跨模态任务（VQA、OCR、图像描述、视觉推理）

⚙️ 四、实例：BLIP-2 / LLaVA 的结构示意

以 BLIP-2 为例：

  • 视觉编码器：ViT 提取图像特征。
  • Q-former（Query Transformer）：中间模块，将视觉特征转为少量 query token，这部分通过 cross-attention 与图像对齐。
  • 语言模型（如 Flan-T5 或 LLaMA）：统一理解并生成自然语言。
  • 整个流程相当于：
Image→Vision EncoderV→Q-FormerQ→Language ModelText OutputImageVision Encoder​VQ-Former​QLanguage Model​Text Output

LLaVA 则更贴近 GPT 架构，通过训练 adapter（Projection Layer）将 ViT 特征映射到语言模型的 embedding 空间，使文本与视觉统一输入同一个大语言模型中处理。

🔍 五、核心区别总结一句话：

文本类模型只在语言 token 的嵌入空间中建模；
多模态 VL 模型需要在跨模态（视觉 + 语言）语义空间中建立对齐与融合机制。

如果你希望，我可以画出几种典型 VL 模型（如 CLIP、BLIP、LLaVA）的结构框图，展示不同融合策略在 Transformer 层级的差异。是否需要我帮你画出这些结构示意？

 
我可以这样理解吗？图片类似经过cnn处理 生成类似文本的向量表示 然后和文本语言一起 作为模型的输入来训练
 
 
GPT-5
 
 

你的理解非常准确 👍，而且你已经抓住了多模态模型的核心思想——把图片转成和文本“兼容”的表示形式，然后让模型在一个统一空间里去处理二者的关系。
不过我们可以更精细地展开一点，看看这一过程在结构上究竟发生了什么。

✅ 你说的思路，概括地确实是这样的：

图像 → （用 CNN / ViT 提取特征）→ 得到一组向量（patch embedding）
文本 → （用词嵌入）→ 得到一组 token embedding
然后这两部分都变成向量序列，在 Transformer 里进行跨模态融合学习。

🧩 但从实践上，有几点补充可以帮助你更精准地理解：

1️⃣ 图像并不是直接“等价于一句话的向量”

传统 CNN 或 ViT 提取出的并非单个向量，而是一组 patch 向量。

  • 比如 ViT 把图像切成 16×161  的小块（patch），每个 patch 有一个 embedding。
  • 所以输入给多模态 Transformer 的其实是几十到上百个视觉 token。
  • 这样模型不仅知道图像的整体信息，也知道空间结构。

简化表示为：

Image→CNN/ViT[v1,v2,...,vN] 

2️⃣ 特征维度和空间需“对齐”

文本 token embedding 和视觉 embedding 初始分布差异巨大（语言是离散符号，图像是连续像素）。
因此模型通常要加一个投影层（Projection）或适配器（Adapter），把两种向量映射到相同维度、相同语义空间中。

vi′=Wvvi,tj′=Wttj ​

然后模型就能像处理统一语言序列一样处理混合输入：

[<vision tokens>,<text tokens>] 

3️⃣ 在融合方式上有不同做法：

  • 直接拼接：视觉和文本 token 一起喂入 Transformer（如 ViLT）。
  • 跨注意力（cross-attention）：语言模型在某些层关注图像特征（如 BLIP、LLaVA）。
  • 对齐学习：单独计算视觉和文本向量，然后学习它们在语义空间的匹配度（如 CLIP）。

4️⃣ 最终训练方式也有区别：

  • 若模型用于生成任务（图像描述、视觉问答）：
    → 视觉特征与语言 token 一起输入 autoregressive LM。
  • 若用于对齐任务（检索、匹配）：
    → 学习让图像与文字的语义表示在嵌入空间中靠得更近。

🧠 总结一句话：

是的，你可以理解为：图片经过视觉编码器被“翻译”成一串token式的语义向量，然后与文本 token 一样被输入 Transformer，让模型在统一语义空间中联合理解或生成。

是否希望我给你一个简化的结构图（用视觉编码器 + 融合层 + 语言模型的模块化形式）？那样可以直观看出“图像→向量→语言模型输入”的流程。

 
vit是什么？
 
 
GPT-5
 
 

非常好的问题 👍。

ViT（Vision Transformer） 是一种用 Transformer 架构 处理图像的视觉模型，全称是 Vision Transformer，最早由 Google Research 在 2020 年提出。它的核心思想就是：

用 Transformer 这一种语言模型常见的结构，取代传统 CNN 来看图像。

🧩 一、传统 CNN vs. ViT 的区别

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项目CNN（卷积神经网络）ViT（视觉 Transformer）
基础运算单元 卷积核（局部感受野） 多头自注意力（global attention）
输入形式 像素矩阵（通常是局部卷积） 序列化的图像 patch
信息建模方式 局部逐层堆叠理解全局 直接全局关注任意两个位置的关系
优点 局部建模强，鲁棒性好 全局建模能力强，语义表达更灵活
缺点 难建模长程依赖 数据量需求大、训练贵

🎨 二、ViT 是怎么“处理”一张图片的？

你可以这样理解它的流程：

  1. 切图：把图片分块（Patch Embedding）
    比如输入一张 224×224 的图片，ViT 会把它切成 16×16的小块（共 (224/16)2=196 个 patch）。
    每个 patch 展平后经过线性投影，形成一个向量。
    最终得到一串像“单词 token”一样的序列：
[x1,x2,...,x196]

  1. 加上位置编码（Positional Embedding）
    因为 Transformer 本身不知道顺序，因此为每个 patch 加一个位置向量，让模型知道图像块在空间中的位置。

  2. Transformer Encoder 层处理
    与文本模型一样，经过多层 self-attention 和前馈网络，得到每个 patch 的“语义表示”。

  3. 分类/特征提取

    • 对于分类任务，ViT 通常在输入序列前加一个 [CLS] token，用它的输出向量代表整张图像。
    • 对于多模态（如 VL 模型），ViT 输出的所有 patch embedding 通常保留下来，用来作为视觉特征供语言模型使用。

🧠 三、ViT 为什么重要？

因为：

  • 它让视觉任务可以和语言任务在同一种架构上统一（Transformer），从而方便多模态融合；
  • 它让模型能学习图像的全局语义（不是逐层卷积地累积）；
  • 它成为了几乎所有新一代多模态模型（如 CLIP、BLIP、LLaVA、GPT-4V）的视觉 backbone。

🔍 四、简单示意图：

markdown
 
输入图像 ─→ 切成patch ─→ 线性投影 ─→ 加位置编码 │ ▼ Transformer Encoder │ ▼ 输出一组视觉token

这些视觉 token 就能像“图像语言”一样进入多模态 Transformer。

如果你愿意，我可以帮你举几个基于 ViT 的多模态模型例子（比如 CLIP 怎么用 ViT、BLIP-2 怎么在 ViT 后加 Q-Former），这样可以看清它在多模态模型中的位置。
是否想看一个具体例子？

 
新一代多模态模型（如 CLIP、BLIP、LLaVA、GPT-4V） 这些模型的演进思路和核心差异呢
 
 
GPT-5
 
 

非常棒的问题！👏
你已经进入多模态模型（Vision-Language Models, VLM）的深水区了。

确实，CLIP → BLIP → LLaVA → GPT-4V 这一条路线几乎体现了 多模态从“对齐”到“生成和理解”的演进过程。

我来系统地讲下这四个模型的演进逻辑、关键创新点与结构差异👇

🧭 演进路线总览

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时代代表模型关键目标核心思路
I：对齐阶段（2021） CLIP 学会让图像与文本对齐 通过对比学习学得“图文语义空间”
II：理解生成阶段（2022） BLIP / BLIP-2 让模型不仅能匹配，还能“描述、理解”图像 引入跨模态 Transformer 与 Q-Former
III：大语言模型融合阶段（2023） LLaVA / MiniGPT-4 让视觉理解能力接入 LLM，具备对话能力 引入视觉投影层（projector）桥接 ViT 和 LLM
IV：统一多模态智能（2024 之后） GPT-4V / Gemini / Claude 3 等 视觉 + 语言 + 推理的统一模型 模态无缝融合、统一 token 空间、端到端训练

🧩 一、CLIP：对齐范式的开端

📘 论文：“CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision” (OpenAI, 2021)

核心点：

  • 不让模型生成文字，而是学习图像与文本语义空间的对应关系（embedding 对齐）。
  • 训练目标是 对比学习（Contrastive Learning）：
    对于一批 NN 个图文对，只希望第 ii 个图像和它对应的文本靠得最近，其余都远离。

结构上：

  • 图像端：ViT 或 ResNet 提取特征。
  • 文本端：Transformer（类似 GPT/BERT）提取文本向量。
  • 对齐空间：通过两个投影头对齐维度，使图像向量和文本向量可计算余弦相似度。

效果：

  • 让模型学会“图文匹配”与“语义理解”。
  • 但不具备“生成”或复杂推理能力。

🧠 二、BLIP / BLIP-2：跨模态理解与生成

**📘 论文：**BLIP (Salesforce, 2022)，BLIP-2 (2023)

**核心目标：**让模型不光匹配，还能生成描述，如 “这是一只正在吃冰淇淋的狗”。

BLIP 的关键创新：

  • 引入双阶段 Transformer：
    • Vision Encoder (ViT) 提取视觉 token；
    • Text Encoder / Decoder 处理语言；
    • 中间用 Cross-Attention 模块 实现图文融合；
  • 同时支持 图文匹配 + 图像描述生成 + 视觉问答 (VQA)。

BLIP-2 的创新进一步提升：

  • 不从头训练，而是将已有强大语言模型（如 Flan-T5）接上。
  • 新增一个 Q-Former（Query Transformer） 模块：
    • 它从图像特征中提取少量 Query token（如 32 个）；
    • 这些 token 压缩了视觉关键信息，能被语言模型直接理解；
    • 极大降低训练和计算成本。

→ 意义：
第一次实现了「语言模型理解图像语义并生成自然语言输出」。

💬 三、LLaVA（+ MiniGPT-4）：视觉接入大语言模型

**📘 模型代表：**LLaVA、MiniGPT-4（2023）

思路：

用最小的成本，让 LLaMA（一个纯语言大模型）具备看图能力。

结构上：

  • 视觉编码器：通常是 CLIP-ViT；
  • 加一个多层感知机（MLP）投影层（Projector），把视觉 embedding 映射到 LLaMA 的词嵌入空间；
  • 接入语言模型 (LLaMA)，让它直接用视觉 token 作为上下文生成回答。

训练方式：两阶段

  1. 预训练阶段：用图文描述数据对齐；
  2. 对话微调阶段：用人工或合成的视觉问答数据（如 GPT-4 生成）教模型进行多轮对话。

→ 意义：

  • 不需要重新训练整个模型；
  • 把“视觉任务”变成“视觉提示下的语言任务”；
  • 奠定了如今“LLM + ViT”的多模态框架基础。

🌍 四、GPT-4V（以及后续 Gemini、Claude 3）

📘 GPT-4V 的特点：

  • 视觉能力完全内嵌在统一模型中；
  • 没有单独的“视觉编码器 + Projector”分层，模态完全融合；
  • 可以直接理解图像中的文字、布局、关系、图表、截图、UI 等；
  • 推理层面支持“视觉+语言多步逻辑”。

实现思路（官方细节未公开，但推测）

  • 采用统一的 embedding 空间；
  • 图像被编码为“视觉 token”；
  • 模型内部共享注意力机制，可同时处理文字、图像 token；
  • 端到端优化，不再需要手工对齐模块。

→ 意义：
这标志着模型从“多模态拼接”走向“多模态统一”，
跨越了简单感知 → 理解 → 推理的完整能力闭环。

🔚 总结：演进逻辑一句话

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阶段模型代表能力核心结构特征
对齐阶段 CLIP 学“图像和文字的语义距离” 双塔结构，训练对比损失
理解阶段 BLIP / BLIP-2 图像描述 & 跨模态问答 Vision encoder + Cross-attention / Q-Former
语言模型融合 LLaVA / MiniGPT-4 视觉接入 LLM，对话式理解 ViT + 投影层 + LLM 接入
统一阶段 GPT-4V / Gemini 模态统一、推理闭环 共享 Transformer，端到端训练
posted @ 2025-10-22 15:04  bonelee  阅读(0)  评论(0)    收藏  举报