前言近年来多模态模型的研究取得了巨大进展。CLIP、BLIP 等视觉语言对比学习方法展现出强大的 zero-shot 分类能力而 GPT-3 类的大语言模型则通过大规模预训练展现出令人惊叹的 few-shot 推理能力。然而将“视觉理解能力”与“语言生成能力”统一到一个通用模型中依然是多模态模型的重大挑战。DeepMind提出的Flamingo首次将视觉编码器、Perceiver Resampler 架构与大语言模型融合构建出一种可对图像/视频 文本混合输入进行推理的通用视觉语言模型实现了极强的 few-shot、多任务泛化能力并在多项基准上刷新SOTA。FlamingoFlamingo是一款视觉语言模型它能够处理多种多模态任务包括为图像生成描述、进行基于图像的对话、完成分类以及视觉问答要达成这一目标需要解决以下关键挑战如何以极低成本复用已有的大语言模型如何将视觉输入图像/视频融入语言模型的推理过程如何统一处理不同长度、不同分辨率的视频与图像如何构建足够大规模且通用的多模态训练数据一、Flamingo 的整体架构简单易懂的图从输入中提取图片经过视觉编码器得到视觉特征然后通过感知重采样器Perceiver resampler将视觉特征转换为64个视觉Token与此同时原始图文输入中的图像部分被替换为特殊标记 从而将多模态输入序列转化为纯文本形式该序列与大语言模型嵌入层产生的文本表示进行拼接构成模型的输入。在进入语言模型后模型中新增的Cross-Attention模块会读取这64个视觉 Token然后通过一个可学习的门控系数进行加权再与原始隐藏状态相加实现视觉与语言信息的可控融合。二、视觉编码器Vision EncoderFlamingo 选用 NFNet-F6 作为其视觉编码器骨干网络。该编码器遵循 CLIP 的双编码器架构通过对比学习进行预训练文本编码器部分在预训练完成后被舍弃。与 CLIP 的一个细微区别在于它采用全局平均池化来产生视觉嵌入而非注意力池化。编码器最终输出一个二维的空间特征网格该网格会被展平为后续模块所需的一维序列。对于视频输入模型以 1 FPS 的速率采样帧并将各帧提取出的视觉特征进行拼接以作为视频的总体表示。三、感知重采样器Perceiver resampler为处理视频输入Flamingo 设计了一套可变长度帧序列的视觉特征提取流程。具体而言模型首先对数量不定的输入视频帧进行逐帧编码从而生成相应数量的视觉特征。为将可变特征统一为固定维度的表示模型引入感知重采样器将其输出约束为 64 个视觉标记以控制计算复杂度。在特征处理阶段系统会向每帧视觉特征中添加时序编码以保留帧间时间顺序信息。随后所有视觉特征被展平为一条一维序列并与一组预先学得的、数量同为 64 的查询向量进行组合。二者共同经由交叉注意力机制与前馈网络层进行交互与融合。需要特别指出的是Flamingo 在注意力机制中做了一项关键调整其key/value是由query与视觉token拼接而成的。四、门控交叉注意力Gated X-AttentionFlamingo 采用预训练的 Chinchilla 模型作为其核心语言模型并在整个多模态训练过程中保持其参数冻结以完整保留其在大规模纯文本语料上获得的世界知识与语言生成能力。为实现视觉信息与语言模型的深度融合Famingo 在冻结的 Chinchilla 模型的层与层之间插入了新设计的“门控交叉注意力模块”。这些模块负责处理视觉信息其参数是从头开始训练的。在模型结构细节上它遵循了 GPT-2 的架构风格对所有注意力模块的输入以及前馈神经网络层都应用了层归一化。尤为关键的是其门控机制每个新插入的交叉注意力模块的输出都会通过一个 tanh 门控单元。该门控由一个层特定的、可学习的标量参数 控制并且在模型初始化时这些 被刻意设置为零。这一设计确保了在训练开始时门控输出为零整个模型退化为原始的语言模型行为从而保证了训练的稳定性让模型能够平滑地从单模态向多模态任务过渡。五、训练数据构建大规模多模态语料库图文混排数据采用M3W数据集涵盖4300万个网页每个训练序列限制在256个token以内并支持单序列最多5张图像的交错排列。图像文本对ALIGN数据集提供18亿网络级图文对平均文本长度12.4个tokenLTIP数据集则包含3.12亿个长文本图文对平均文本长度20.5个token。视频文本对VTP数据集包含2700万个短视频和文本对。挑战在于网页数据中的图文关系往往很弱为此作者采用多源数据混合加权负对数似然损失Accumulation strategy稳定训练总体损失函数为不同数据源权重 λm 是性能表现的关键。实验结果表明对训练数据进行加权配比其效果优于直接混合数据或轮流从各数据集中采样的方法。普通人如何抓住AI大模型的风口为什么要学AI大模型当下⼈⼯智能市场迎来了爆发期并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能AGI为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI ”战略为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会⼈才缺⼝将达 400 万DeepSeek问世以来生成式AI和大模型技术爆发式增长让很多岗位重新成了炙手可热的新星岗位薪资远超很多后端岗位在程序员中稳居前列。与此同时AI与各行各业深度融合飞速发展成为炙手可热的新风口企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。AI大模型开发工程师对AI大模型需要了解到什么程度呢我们先看一下招聘需求知道人家要什么能力一切就好办了我整理了AI大模型开发工程师需要掌握的知识如下大模型基础知识你得知道市面上的大模型产品生态和产品线还要了解Llama、Qwen等开源大模型与OpenAI等闭源模型的能力差异以及了解开源模型的二次开发优势以及闭源模型的商业化限制等等。了解这些技术的目的在于建立与算法工程师的共通语言确保能够沟通项目需求同时具备管理AI项目进展、合理分配项目资源、把握和控制项目成本的能力。产品经理还需要有业务sense这其实就又回到了产品人的看家本领上。我们知道先阶段AI的局限性还非常大模型生成的内容不理想甚至错误的情况屡见不鲜。因此AI产品经理看技术更多的是从技术边界、成本等角度出发选择合适的技术方案来实现需求甚至用业务来补足技术的短板。AI Agent现阶段AI Agent的发展可谓是百花齐放甚至有人说Agent就是未来应用该有的样子所以这个LLM的重要分支必须要掌握。Agent中文名为“智能体”由控制端Brain、感知端Perception和行动端Action组成是一种能够在特定环境中自主行动、感知环境、做出决策并与其他Agent或人类进行交互的计算机程序或实体。简单来说就是给大模型这个大脑装上“记忆”、装上“手”和“脚”让它自动完成工作。Agent的核心特性自主性能够独立做出决策不依赖人类的直接控制。适应性能够根据环境的变化调整其行为。交互性能够与人类或其他系统进行有效沟通和交互。对于大模型开发工程师来说学习Agent更多的是理解它的设计理念和工作方式。零代码的大模型应用开发平台也有很多比如dify、coze拿来做一个小项目你就会发现其实并不难。AI 应用项目开发流程如果产品形态和开发模式都和过去不一样了那还画啥原型怎么排项目周期这将深刻影响产品经理这个岗位本身的价值构成所以每个AI产品经理都必须要了解它。看着都是新词其实接触起来也不难。从0到1的大模型系统学习籽料最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师吴文俊奖得主给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频全系列的学习资料这些学习资料不仅深入浅出而且非常实用让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。AI大模型系统学习路线在面对AI大模型开发领域的复杂与深入精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点还能提供一条高效、有序的学习路径。基础篇包括了大模型的基本情况核心原理带你认识了解大模型提示词Transformer架构预训练、SFT、RLHF等一些基础概念用最易懂的方式带你入门AI大模型进阶篇你将掌握RAGLangchain、Agent的核心原理和应用学习如何微调大模型让大模型更适合自己的行业需求私有化部署大模型让自己的数据更加安全项目实战篇会手把手一步步带着大家练习企业级落地项目比如电商行业的智能客服、智能销售项目教育行业的智慧校园、智能辅导项目等等但知道是一回事做又是另一回事初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性在这基础上找到高质量的学习资源不浪费时间、不走弯路又是重中之重。AI大模型入门到实战的视频教程项目包看视频学习是一种高效、直观、灵活且富有吸引力的学习方式可以更直观地展示过程能有效提升学习兴趣和理解力是现在获取知识的重要途径光学理论是没用的要学会跟着一起敲要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。海量AI大模型必读的经典书籍PDF阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平开拓视野掌握核心技术提高解决问题的能力同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说阅读经典书籍是非常有必要的。600AI大模型报告实时更新这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。AI大模型面试真题答案解析我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题并且每道题都有详细的答案面试前刷完这套面试题资料小小offer不在话下AI时代企业最需要的是既懂技术、又有实战经验的复合型人才**当前人工智能岗位需求多薪资高前景好。**在职场里选对赛道就能赢在起跑线。抓住AI这个风口相信下一个人生赢家就是你机会永远留给有准备的人。如何获取这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】