管理系統(tǒng)和網(wǎng)站哪個(gè)好做,肇慶網(wǎng)站建設(shè)制作,wordpress代碼高亮插件,網(wǎng)站建站論壇文章目錄VLM架構(gòu)概述核心組件訓(xùn)練方法典型應(yīng)用代表模型VLM開(kāi)發(fā)成本與實(shí)時(shí)性問(wèn)題VL-JEPA: Joint Embedding Predictive Architecture for Vision-language https://arxiv.org/abs/2512.10942 開(kāi)始之前先介紹一下VLM VLM架構(gòu)概述 VLM#xff08;Vision-Language Model#xf…文章目錄VLM架構(gòu)概述核心組件訓(xùn)練方法典型應(yīng)用代表模型VLM開(kāi)發(fā)成本與實(shí)時(shí)性問(wèn)題VL-JEPA: Joint Embedding Predictive Architecture for Vision-languagehttps://arxiv.org/abs/2512.10942開(kāi)始之前先介紹一下VLMVLM架構(gòu)概述VLMVision-Language Model是一種結(jié)合視覺(jué)圖像/視頻與語(yǔ)言文本的多模態(tài)模型旨在實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)理解與生成任務(wù)。其核心是通過(guò)對(duì)齊視覺(jué)與語(yǔ)言特征完成如圖文檢索、視覺(jué)問(wèn)答、圖像描述生成等應(yīng)用。核心組件視覺(jué)編碼器通?；贑NN如ResNet或Transformer如ViT將圖像/視頻編碼為特征向量。例如CLIP使用ViT提取圖像特征。文本編碼器采用預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型如BERT、GPT將文本轉(zhuǎn)換為語(yǔ)義向量。文本與視覺(jué)特征需共享嵌入空間以實(shí)現(xiàn)對(duì)齊?？缒B(tài)融合模塊通過(guò)注意力機(jī)制如交叉注意力或聯(lián)合訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)視覺(jué)與語(yǔ)言特征的交互。例如Flamingo模型通過(guò)門(mén)控交叉注意力融合多模態(tài)信息。訓(xùn)練方法對(duì)比學(xué)習(xí)如CLIP通過(guò)對(duì)比損失函數(shù)拉近匹配圖文對(duì)的嵌入距離推開(kāi)不匹配對(duì)。損失函數(shù)示例L ? log ? exp ? ( sim ( v i , t i ) / τ ) ∑ j 1 N exp ? ( sim ( v i , t j ) / τ ) mathcal{L} -log frac{exp( ext{sim}(v_i, t_i)/ au)}{sum_{j1}^N exp( ext{sim}(v_i, t_j)/ au)}L?log∑j1N?exp(sim(vi?,tj?)/τ)exp(sim(vi?,ti?)/τ)?其中v i v_ivi?、t i t_iti?為匹配的圖像-文本對(duì)τ auτ為溫度參數(shù)。生成式訓(xùn)練如BLIP-2通過(guò)生成損失如交叉熵訓(xùn)練模型輸出文本描述。部分模型結(jié)合檢索與生成任務(wù)提升魯棒性。典型應(yīng)用圖文檢索輸入文本查詢匹配圖像或反之。視覺(jué)問(wèn)答根據(jù)圖像回答自然語(yǔ)言問(wèn)題如OK-VQA。圖像描述生成為圖像生成連貫的文本描述如COCO數(shù)據(jù)集任務(wù)。代表模型CLIP基于對(duì)比學(xué)習(xí)的圖文預(yù)訓(xùn)練模型。BLIP/BLIP-2融合檢索與生成的端到端框架。Flamingo專為少樣本學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)的跨模態(tài)模型。VLM架構(gòu)通過(guò)多模態(tài)聯(lián)合表征推動(dòng)AI在復(fù)雜場(chǎng)景下的理解與推理能力持續(xù)擴(kuò)展至視頻、3D視覺(jué)等領(lǐng)域。VLM開(kāi)發(fā)成本與實(shí)時(shí)性問(wèn)題降低開(kāi)發(fā)成本的策略采用任務(wù)導(dǎo)向的預(yù)訓(xùn)練方法將語(yǔ)義建模與表層語(yǔ)言特征解耦。通過(guò)多階段訓(xùn)練流程先專注于任務(wù)相關(guān)語(yǔ)義的捕捉再引入語(yǔ)言生成模塊。這種方法能減少計(jì)算資源的浪費(fèi)避免對(duì)無(wú)關(guān)特征的過(guò)度建模。優(yōu)化實(shí)時(shí)任務(wù)延遲的方法開(kāi)發(fā)事件觸發(fā)的解碼機(jī)制取代傳統(tǒng)的自回歸解碼。當(dāng)檢測(cè)到視頻中的新事件時(shí)系統(tǒng)才啟動(dòng)部分解碼過(guò)程。這種選擇性解碼能顯著減少不必要的計(jì)算開(kāi)銷。參考 https://github.com/facebookresearch/jepa