Details zur Umsetzung der multimodalen Technologie
Die MiniMind-V-Erweiterungskomponente schafft durch die Verschmelzung eines visuellen CLIP-Codierers mit einem Sprachmodell cross-modale Verstehensfähigkeiten. Die technische Architektur umfasst:
- Visuelles FrontendVerarbeitung von Bildmerkmalen auf der Grundlage des Open-Source-Modells CLIP-vit-base-patch16
- Cross-modale VerschmelzungAligning graphical representation spaces by designing special attention mechanisms
- gemeinsame AusbildungOptimierung von Modellparametern durchgängig mit grafischen Datenpaaren
In der Praxis kann das Skript eval_vlm.py sowohl Bildeingaben als auch Texteingaben verarbeiten, um natürlichsprachliche Beschreibungen zu generieren, die dem visuellen Inhalt entsprechen. Diese Funktion eignet sich besonders für die Klassifizierung von intelligenten Alben, das barrierefreie Lesen und andere Szenarien, und der Speicherbedarf wird bei der Bereitstellung auf eingebetteten Geräten auf 500 MB begrenzt.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMiniMind: 2 Stunden Training von Grund auf 26M Parameter GPT Open Source ToolDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Visuelle multimodale Erweiterung MiniMind-V ermöglicht grafische Co-Bearbeitung
