多模態(tài)大模型的技術發(fā)展人工智能應用技術基礎2CONTENTS模態(tài)與多模態(tài)01多模態(tài)大模型的技術體系02多模態(tài)大模型的網(wǎng)絡結構設計03多模態(tài)大模型的自監(jiān)督學習優(yōu)化04多模態(tài)大模型的下游任務微調(diào)適配05模態(tài)與多模態(tài)——PART01模態(tài)與多模態(tài)4一、模態(tài)模態(tài)在多個領域中有不同的定義，但在數(shù)據(jù)處理和人工智能領域，它通常指的是單一類型的數(shù)據(jù)或信息源。這些數(shù)據(jù)類型或信息源可以是多種多樣的。在更廣泛的工程領域，模態(tài)還可以指結構系統(tǒng)的固有振動特性，這是結構動力學中的一個重要概念。然而，在數(shù)據(jù)處理和人工智能的上下文中，我們主要關注其作為數(shù)據(jù)類型或信息源的定義。模態(tài)與多模態(tài)5二、多模態(tài)多模態(tài)則是指同時使用兩種或多種不同類型的模態(tài)進行信息交互或處理的方式。多模態(tài)技術的核心優(yōu)勢在于能夠整合多種類型的數(shù)據(jù)，從而提供更全面、更豐富的信息。這種綜合性的信息處理方式有助于提高人工智能系統(tǒng)的性能和應用范圍。多模態(tài)大模型

的技術體系——PART02多模態(tài)大模型的技術體系7一、核心算法與技術a.深度學習多模態(tài)大模型?；赥ransformer架構，該架構在處理序列數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色，能夠同時處理不同模態(tài)的數(shù)據(jù)。通過深度學習模型提取不同模態(tài)數(shù)據(jù)的特征，并將其編碼為模型可理解的向量形式。多模態(tài)大模型的技術體系8一、核心算法與技術b.多模態(tài)融合將不同模態(tài)的特征向量直接拼接成一個新的特征向量，用于后續(xù)處理。利用注意力機制來學習不同模態(tài)之間的關系，從而實現(xiàn)多模態(tài)信息的有效融合。將不同模態(tài)的信息表示為圖中的節(jié)點，利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡學習節(jié)點之間的關系，實現(xiàn)多模態(tài)信息的整合。c.跨模態(tài)語義對齊通過對比學習、自監(jiān)督學習等方法，實現(xiàn)不同模態(tài)之間的語義對齊，使得模型能夠理解不同模態(tài)之間的關聯(lián)和互補性。多模態(tài)大模型的技術體系9二、技術體系架構多模態(tài)大模型的技術體系架構通常包括以下幾個部分：多模態(tài)大模型

的網(wǎng)絡結構設計——PART03多模態(tài)大模型的網(wǎng)絡結構設計11一、多模態(tài)大模型的架構設計多模態(tài)大模型的網(wǎng)絡結構設計是一個復雜而關鍵的過程，它旨在融合多種模態(tài)的信息，以提高模型的理解和推理能力。設計這樣的模型涉及對網(wǎng)絡結構的精心規(guī)劃，以確保能夠有效地捕捉不同模態(tài)之間的關系，融合信息并進行預測或生成。多模態(tài)大模型通常采用模塊化設計，將不同模態(tài)的處理模塊分開，便于對每種模態(tài)進行特定的特征提取和表示學習。這種設計方式可以有效管理不同模態(tài)的復雜性，并使得各模塊可以獨立優(yōu)化。多模態(tài)大模型的網(wǎng)絡結構設計12二、多模態(tài)大模型的網(wǎng)絡結構多模態(tài)大模型

的自監(jiān)督學習優(yōu)化——PART04多模態(tài)大模型的自監(jiān)督學習優(yōu)化14一、數(shù)據(jù)增強與視圖生成a.數(shù)據(jù)增強通過對原始數(shù)據(jù)進行變換，如旋轉、裁剪、顏色抖動等，生成多個視圖，以豐富訓練數(shù)據(jù)的多樣性。這些變換后的視圖在保持數(shù)據(jù)關鍵信息的同時，增加了模型的泛化能力。b.視圖生成利用圖增強技術或其他方法生成原始數(shù)據(jù)的輔助視圖，以供自監(jiān)督學習使用。這些視圖可以是不同模態(tài)之間的轉換，也可以是同一模態(tài)內(nèi)的不同表示。多模態(tài)大模型的自監(jiān)督學習優(yōu)化15二、對比學習與目標函數(shù)a.對比學習通過最大化正樣本對之間的相似性和最小化負樣本對之間的相似性來訓練模型。在無負樣本的情況下，可以利用數(shù)據(jù)增強生成的視圖作為正樣本對，通過對比不同視圖之間的相似性來優(yōu)化模型。b.目標函數(shù)設計合理的目標函數(shù)來指導模型的訓練。常見的目標函數(shù)包括對比損失、三元組損失等。這些目標函數(shù)能夠有效地捕捉數(shù)據(jù)之間的相似性和差異性。多模態(tài)大模型

的下游任務微調(diào)適配——PART05多模態(tài)大模型的下游任務微調(diào)適配17一、微調(diào)適配的方法a.多任務指令微調(diào)這種方法涉及對多模態(tài)大模型進行多任務訓練，即同時考慮多個下游任務的數(shù)據(jù)和指令。然而，不同任務之間可能存在沖突，導致模型在泛化能力上有所下降。因此，在微調(diào)過程中需要仔細平衡不同任務的需求。b.稀疏專家模型與通用專家結合為了解決多任務指令微調(diào)中的任務沖突問題，研究人員提出了利用稀疏專家模型與通用專家結合的方法。不同的專家處理不同的任務，而通用專家則從所有數(shù)據(jù)中學習指令泛化能力。多模態(tài)大模型的下游任務微調(diào)適配18一、微調(diào)適配的方法c.動態(tài)專家模塊另一種方法是利用超參數(shù)網(wǎng)絡與適配器構建動態(tài)專家模塊。這種方法可以根據(jù)輸入的感覺特征動態(tài)生成參數(shù)，從而實現(xiàn)視覺與語言對齊以及多模態(tài)指令微調(diào)的動態(tài)調(diào)整。d.輕量級適配方法為了減少計算成本