关于视觉语言模型（VLMs），以及它们的架构、训练过程和如何通过VLM改进图像搜索和文本处理的多模态神经网络。可以参考这篇文章：https://towardsdatascience.com/an-introduction-to-vlms-the-future-of-computer-vision-models-5f5aeaafb282
这篇文章介绍了视觉语言模型（VLMs），它们是未来的复合AI系统。文章详细描述了VLMs的基本原理、训练过程以及如何开发一个多模态神经网络，用于图像搜索。作者通过实例展示了这些模型如何解决各种任务，如图像描述、图像解释和数学问题求解。此外，文章还讨论了VLMs的架构、训练过程以及如何评估其质量。总的来说，文章具有较高的创新性和实用性，为未来计算机视觉模型的发展指明了方向。值得关注的是，VLMs通过融合图像和文本信息，可以在多种任务中提供卓越的性能，尤其在处理复杂的多模态数据时。
文章全文解读
直到最近，AI模型都是专门针对特定类型的数据，比如文本或图像。然而，随着通用语言模型（如GPTs）的发展，它们不仅变得更加通用，而且更加强大。然而，即使在语言模型取得了巨大进展的情况下，它们仍然与计算机视觉领域保持独立。VLMs（视觉语言模型）则是将语言处理和视觉处理结合起来的复合AI系统，它们可以理解和处理多种数据类型，包括文本、图像、视频和音频。
VLMs的核心是三个主要组件：语言模型（LLM）、图像编码器和适配器。图像编码器负责处理图像，将其转换成模型可以理解的形式。适配器作为中介，使图像编码器和语言模型能够协同工作。这种架构通过适配器将图像信息融入到语言模型中，从而实现多模态的理解和处理。
训练VLMs的过程分为预训练和对齐两个阶段。预训练阶段的目标是将文本和图像模态联系在一起，并加载世界知识。预训练数据可以来自多种来源，如网页文档、图像-文本对和指令-答案对。对齐阶段则专注于高质量的数据，确保模型能够理解图像并生成准确的响应。
评估VLMs的质量主要通过两种方法：在公开基准上的度量计算和人机对比评估。这些评估方法可以帮助我们了解模型在不同任务中的表现，并进行改进。此外，文章还讨论了如何将VLMs应用于实际场景，如图像搜索，通过将传统的单模态处理方式转变为多模态处理，显著提高了系统的性能和用户体验。
核心要点
- VLMs的基本概念VLMs是结合了文本和图像处理能力的复合AI系统，可以处理多种数据类型，包括文本、图像、视频和音频。它们通过融合不同模态的信息来提高处理复杂数据的能力。
- VLMs的架构VLMs由三个主要组件构成：语言模型（LLM）、图像编码器和适配器。图像编码器负责处理图像，适配器将图像编码器的输出转换为语言模型可以理解的形式，从而实现多模态处理。
- 训练过程训练VLMs分为预训练和对齐两个阶段。预训练阶段使用多模态数据来加载世界知识，并将文本和图像模态联系在一起。对齐阶段则专注于高质量的数据，确保模型能够理解图像并生成准确的响应。
- 评估方法VLMs的质量可以通过在公开基准上的度量计算和人机对比评估来评估。这两种方法可以帮助我们了解模型在不同任务中的表现，并进行改进。
- 应用实例VLMs可以应用于实际场景，如图像搜索。通过将传统的单模态处理方式转变为多模态处理，VLMs显著提高了系统的性能和用户体验。