跨模态特征对齐的实践方案
MiniMind-V 采用以下创新方法解决视觉-语言特征对齐的核心难题：
- 视觉编码选择::
- 直接使用CLIP预训练模型提取视觉特征(196个token)
- 保留CLIP强大的跨模态语义空间
- 投影层设计::
- 专门的特征投影模块连接视觉与语言模态
- 将图像token维度映射至语言模型输入空间
- 使用简单的线性层实现高效对齐
- 训练策略优化::
- 预训练阶段仅微调投影层和语言模型最后层
- 微调阶段逐步解冻更多参数
- 采用对比学习损失增强跨模态理解
实践建议：对于自定义数据集，可先冻结视觉编码器仅训练投影层1-2个epoch，待loss稳定后再解冻更多参数。项目提供完整的对齐监控脚本，可通过wandb观察特征空间分布变化。
This answer comes from the articleMiniMind-V: 1 hour training of a 26M parameter visual language modelThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决视觉语言模型训练中多模态对齐的难点？
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