多模态PaliGemma 2(含1代)：Google推出的基于SigLIP和Gemma 2的视觉语言模型(附SigLIP详解)
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内容提要
PaliGemma是一个开放的视觉语言模型，结合了SigLIP和Gemma-2B，旨在提升视觉-语言任务的性能。它由图像编码器、语言模型和线性层组成，经过多阶段预训练以优化表现。
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关键要点
- PaliGemma是一个开放的视觉语言模型，结合了SigLIP和Gemma-2B，旨在提升视觉-语言任务的性能。
- PaliGemma的发展历史包括多个阶段的视觉-语言模型，如PaLI、PaLI-X和PaLM-E，逐步提升性能。
- PaliGemma结合了400M SigLIP和2B Gemma模型，保持与更大模型相当的性能。
- PaliGemma由三个主要组件组成：图像编码器、语言模型和线性层。
- 图像编码器使用SigLIP，语言模型使用Gemma-2B，线性层用于将输出投影到相同的词汇维度。
- 训练过程中，图像和文本通过各自的编码器转换为token，并进行自回归生成预测。
- PaliGemma的训练遵循与之前PaLI模型相同的步骤，包括单模态和多模态预训练阶段。
- 单模态预训练使用现有的公开检查点，图像编码器使用ViT-So400m，语言模型使用gemma-2B。
- 多模态预训练阶段保持图像编码器冻结，以提高表示能力。
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