一站式解读多模态——Transformer、Embedding、主流模型与通用任务实战（下）
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原文中文，约9200字，阅读约需22分钟。
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内容提要
本文介绍了多模态模型的基本思想、结构和训练数据集情况，并详细介绍了CLIP、BLIP和BLIP2等经典多模态模型。同时，介绍了飞桨多模态框架PaddleMIX和其在VQA和Caption任务中的应用。
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关键要点
- 本文介绍了多模态模型的基本思想、结构和训练数据集情况。
- 详细介绍了CLIP、BLIP和BLIP2等经典多模态模型。
- CLIP采用双塔结构，通过对比学习将图像和文本编码对齐。
- BLIP是一个统一的多模态预训练框架，既能进行内容理解也能进行文本生成。
- BLIP引入了Filter和Captioner模块以提升图像-文本对训练数据集质量。
- BLIP-2通过冻结预训练模型参数来减少计算成本，并提出了Q-Former来对齐视觉特征和文本特征。
- PaddleMIX是基于飞桨的跨模态大模型开发套件，支持多种模态的任务。
- PaddleMIX提供一键预测功能，支持图文预训练、文生图等多种跨模态应用。
- 多模态模型的趋势包括图文特征对齐、指令微调和多任务学习。
- 本文总结了多模态模型的概念、下游任务类型、数据集及发展时间线。
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