多模態(tài)大模型：從理論到實(shí)踐

第1部分  基礎(chǔ)理論與技術(shù)解析
第 1 章  緒論 3
1.1  多模態(tài)與大模型簡(jiǎn)介 3
1.1.1  多模態(tài)數(shù)據(jù)的種類與特點(diǎn) 3
1.1.2  大模型的核心能力與應(yīng)用領(lǐng)域 6
1.2  表征學(xué)習(xí)與遷移學(xué)習(xí) 7
1.2.1  表征學(xué)習(xí) 8
1.2.2  遷移學(xué)習(xí) 11
1.3  內(nèi)容生成與模態(tài)對(duì)齊 12
1.3.1  模態(tài)對(duì)齊的實(shí)現(xiàn)方法與技術(shù)難點(diǎn) 12
1.3.2  多模態(tài)生成任務(wù)的典型案例 14
1.4  多模態(tài)大模型發(fā)展歷程 16
1.4.1  單模態(tài)到多模態(tài)的發(fā)展路徑 16
1.4.2  多模態(tài)大模型的技術(shù)里程碑匯總 18
1.5  本章小結(jié) 19
1.6  思考題 19
第 2 章  基礎(chǔ)知識(shí) 21
2.1  機(jī)器學(xué)習(xí)關(guān)鍵技術(shù)詳解 21
2.1.1  特征工程與模型選擇 21
2.1.2  集成學(xué)習(xí)在多模態(tài)中的應(yīng)用 23
2.2  深度學(xué)習(xí)基本原理與常用技術(shù)點(diǎn) 26
2.2.1  卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 26
2.2.2  循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 29
2.2.3  分類器與多層感知機(jī) 32
2.2.4  激活函數(shù) 34
2.3  梯度下降與反向傳播算法的原理與實(shí)現(xiàn) 37
2.3.1  梯度下降算法原理與實(shí)現(xiàn) 37
2.3.2  反向傳播算法原理與實(shí)現(xiàn) 41
2.4  大模型在文本與圖像處理中的應(yīng)用 43
2.4.1  文本處理中的生成與理解任務(wù) 43
2.4.2  圖像處理中的分割與檢測(cè) 45
2.5  本章小結(jié) 48
2.6  思考題 49
第 3 章  多模態(tài)大模型核心架構(gòu) 50
3.1  Transformer基本原理剖析 50
3.1.1  自注意力機(jī)制 50
3.1.2  編碼器－解碼器架構(gòu) 53
3.2  跨模態(tài)對(duì)齊技術(shù)：注意力機(jī)制與嵌入對(duì)齊 58
3.2.1  嵌入空間的對(duì)齊方法與損失函數(shù)優(yōu)化 58
3.2.2  多頭注意力機(jī)制在對(duì)齊中的應(yīng)用 62
3.3  模態(tài)融合數(shù)據(jù)級(jí)、特征級(jí)與目標(biāo)級(jí) 64
3.3.1  數(shù)據(jù)級(jí)融合的實(shí)現(xiàn)與場(chǎng)景應(yīng)用 64
3.3.2  特征級(jí)融合的建模方法與優(yōu)化 66
3.4  模態(tài)解耦與共享學(xué)習(xí)框架 70
3.4.1  模態(tài)解耦的多任務(wù)學(xué)習(xí)策略 70
3.4.2  參數(shù)共享框架的設(shè)計(jì)與優(yōu)化 74
3.5  本章小結(jié) 78
3.6  思考題 78
第 4 章  多模態(tài)大模型的預(yù)訓(xùn)練方法 80
4.1  文本與視覺(jué)聯(lián)合預(yù)訓(xùn)練任務(wù)設(shè)計(jì) 80
4.1.1  文本任務(wù)的掩碼建模與生成任務(wù) 80
4.1.2  視覺(jué)任務(wù)的特征提取與目標(biāo)檢測(cè) 82
4.2  自監(jiān)督學(xué)習(xí)與多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練 85
4.2.1  對(duì)比學(xué)習(xí)在多模態(tài)中的實(shí)現(xiàn)方法 85
4.2.2  重建任務(wù)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn) 88
4.3  提示學(xué)習(xí)與指令微調(diào) 91
4.3.1  提示模板設(shè)計(jì)與輸入增強(qiáng)技術(shù) 91
4.3.2  指令微調(diào)的適配流程與效果分析 94
4.4  數(shù)據(jù)高效利用遷移學(xué)習(xí)與混合監(jiān)督 96
4.4.1  遷移學(xué)習(xí)的小樣本適配技術(shù) 96
4.4.2  半監(jiān)督學(xué)習(xí)的聯(lián)合訓(xùn)練方法 98
4.5  本章小結(jié) 101
4.6  思考題 101
第 5 章  多模態(tài)大模型微調(diào)與優(yōu)化 103
5.1  基于LoRA的輕量化微調(diào) 103
5.1.1  LoRA：參數(shù)凍結(jié)與動(dòng)態(tài)注入技術(shù) 103
5.1.2  輕量化微調(diào) 106
5.2  參數(shù)高效微調(diào) 109
5.2.1  PEFT的技術(shù)原理與實(shí)現(xiàn) 109
5.2.2  微調(diào)效果的對(duì)比與性能評(píng)價(jià) 115
5.3  RLHF原理及實(shí)現(xiàn) 118
5.3.1  RLHF與獎(jiǎng)勵(lì)建模 118
5.3.2  RLHF在多模態(tài)任務(wù)中的實(shí)現(xiàn) 123
5.4  多任務(wù)學(xué)習(xí)與領(lǐng)域適配 125
5.4.1  多任務(wù)共享學(xué)習(xí) 125
5.4.2  領(lǐng)域適配與標(biāo)注數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù) 128
5.5  本章小結(jié) 130
5.6  思考題 131
第 2 部分  高級(jí)應(yīng)用與實(shí)踐探索
第 6 章  視覺(jué)語(yǔ)言模型的實(shí)現(xiàn) 135
6.1  CLIP模型的原理與實(shí)現(xiàn) 135
6.1.1  文本視覺(jué)聯(lián)合嵌入的實(shí)現(xiàn)技術(shù) 135
6.1.2  CLIP模型的預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)與任務(wù)遷移 139
6.2  BLIP-2模型在多模態(tài)生成中的應(yīng)用 142
6.2.1  圖像到文本生成的模型設(shè)計(jì) 142
6.2.2  多模態(tài)生成任務(wù)的優(yōu)化策略 145
6.3  SAM模型在視覺(jué)任務(wù)中的實(shí)現(xiàn) 148
6.3.1  SAM模型的特征提取與訓(xùn)練方法 148
6.3.2  分割任務(wù)中的應(yīng)用與性能分析 151
6.4  視頻與語(yǔ)言多模態(tài)模型融合 153
6.4.1  視頻嵌入與文本生成的聯(lián)合建模 154
6.4.2  多模態(tài)視頻任務(wù)的優(yōu)化實(shí)踐 157
6.5  本章小結(jié) 159
6.6  思考題 160
第 7 章  跨模態(tài)推理與生成 161
7.1  視覺(jué)問(wèn)答與視覺(jué)常識(shí)推理 161
7.1.1  視覺(jué)問(wèn)答模型的任務(wù)建模方法 161
7.1.2  常識(shí)推理中的視覺(jué)語(yǔ)義問(wèn)題 164
7.2  跨模態(tài)文本生成：從圖像到描述 166
7.2.1  圖像描述生成模型訓(xùn)練方法 167
7.2.2  跨模態(tài)文本生成的關(guān)鍵技術(shù) 170
7.3  復(fù)雜場(chǎng)景中的視頻生成與理解 172
7.3.1  視頻生成任務(wù) 173
7.3.2  復(fù)雜場(chǎng)景的視頻理解技術(shù) 176
7.4  跨模態(tài)對(duì)話與導(dǎo)航任務(wù) 179
7.4.1  對(duì)話系統(tǒng)中的多模態(tài)交互設(shè)計(jì) 179
7.4.2  導(dǎo)航任務(wù)的視覺(jué)與語(yǔ)義聯(lián)合優(yōu)化 182
7.5  本章小結(jié) 185
7.6  思考題 185
第 8 章  多模態(tài)大模型的推理優(yōu)化 187
8.1  ONNX與TensorRT在多模態(tài)推理中的應(yīng)用 187
8.1.1  ONNX模型的優(yōu)化與轉(zhuǎn)換流程 187
8.1.2  TensorRT的推理加速與量化技術(shù) 192
8.2  動(dòng)態(tài)批量與自定義算子優(yōu)化 196
8.2.1  動(dòng)態(tài)批量推理的實(shí)現(xiàn)與性能分析 196
8.2.2  自定義算子的設(shè)計(jì)與任務(wù)適配 198
8.3  混合精度推理與內(nèi)存優(yōu)化技術(shù) 201
8.3.1  混合精度訓(xùn)練的實(shí)現(xiàn)與性能提升 201
8.3.2  內(nèi)存優(yōu)化技術(shù)在推理中的應(yīng)用 204
8.3.3  多GPU的分布式推理任務(wù)調(diào)度 206
8.4  本章小結(jié) 208
8.5  思考題 208
第 9 章  多模態(tài)大模型的安全問(wèn)題與可信問(wèn)題 210
9.1  模型的可解釋性與注意力可視化 210
9.1.1  注意力機(jī)制的可視化技術(shù)實(shí)現(xiàn) 210
9.1.2  模型行為的解釋性方法 214
9.2  多模態(tài)大模型中的魯棒性與偏見(jiàn)問(wèn)題 216
9.2.1  模型魯棒性提升的優(yōu)化策略 216
9.2.2  偏見(jiàn)檢測(cè)與緩解技術(shù)的應(yīng)用 219
9.3  隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)安全技術(shù) 222
9.3.1  模態(tài)分離與隱私保護(hù)框架設(shè)計(jì) 223
9.3.2  數(shù)據(jù)加密與安全分發(fā)技術(shù)實(shí)現(xiàn) 226
9.4  本章小結(jié) 228
9.5  思考題 228
第 10 章  多模態(tài)檢索與推薦系統(tǒng) 230
10.1  跨模態(tài)檢索算法與實(shí)現(xiàn) 230
10.1.1  跨模態(tài)檢索中的嵌入空間設(shè)計(jì) 230
10.1.2  檢索任務(wù)的多模態(tài)優(yōu)化 232
10.2  圖像視頻與文本的聯(lián)合檢索 235
10.2.1  圖文聯(lián)合檢索的模型實(shí)現(xiàn) 235
10.2.2  視頻檢索中的特征聯(lián)合與優(yōu)化 237
10.3  基于多模態(tài)的推薦系統(tǒng) 243
10.3.1  多模態(tài)嵌入在推薦任務(wù)中的應(yīng)用 243
10.3.2  推薦系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)適配與更新 249
10.4  本章小結(jié) 256
10.5  思考題 257
第 11 章  多模態(tài)語(yǔ)義理解系統(tǒng) 258
11.1  系統(tǒng)架構(gòu)與功能規(guī)劃 258
11.1.1  系統(tǒng)核心模塊的架構(gòu)設(shè)計(jì) 258
11.1.2  功能規(guī)劃與數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)流程 259
11.2  使用開(kāi)源框架實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)生成 260
11.2.1  跨模態(tài)開(kāi)發(fā)框架簡(jiǎn)介 261
11.2.2  模塊實(shí)現(xiàn) 262
11.2.3  模塊綜合測(cè)試 279
11.3  模型優(yōu)化與推理性能提升 282
11.3.1  生成任務(wù)中的模型優(yōu)化 282
11.3.2  推理性能的加速與內(nèi)存優(yōu)化 284
11.3.3  系統(tǒng)部署 286
11.3.4  系統(tǒng)性能監(jiān)控 288
11.4  本章小結(jié) 291
11.5  思考題 292
第 12 章  多模態(tài)問(wèn)答系統(tǒng) 293
12.1  數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備與預(yù)處理 293
12.1.1  問(wèn)答數(shù)據(jù)集的構(gòu)建與清洗方法 293
12.1.2  數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)在問(wèn)答任務(wù)中的應(yīng)用 299
12.2  視覺(jué)與文本問(wèn)答模型的訓(xùn)練及API開(kāi)發(fā) 305
12.2.1  跨模態(tài)問(wèn)答模型的多任務(wù)訓(xùn)練 305
12.2.2  API接口設(shè)計(jì)與服務(wù)化集成 313
12.2.3  模型輸出的解析與后處理實(shí)現(xiàn) 315
12.3  性能測(cè)試與部署實(shí)踐 317
12.3.1  系統(tǒng)測(cè)試的指標(biāo)與性能分析 318
12.3.2  部署優(yōu)化與線上環(huán)境監(jiān)控技術(shù) 320
12.4  本章小結(jié) 322
12.5  思考題 323