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作者：Sebastian Raschka 博士，

翻譯：張晶，Linux Fundation APAC Open Source Evangelist

編者按：本文并不是逐字逐句翻譯，而是以更有利于中文讀者理解的目標(biāo)，做了刪減、重構(gòu)和意譯，并替換了多張不適合中文讀者的示意圖。

原文地址：https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-multimodal-llms

《一文理解多模態(tài)大語(yǔ)言模型 - 上》介紹了什么是多模態(tài)大語(yǔ)言模型，以及構(gòu)建多模態(tài) LLM 有兩種主要方式之一：統(tǒng)一嵌入解碼器架構(gòu)(Unified Embedding Decoder Architecture)。本文將接著介紹第二種構(gòu)建多模態(tài) LLM 的方式：跨模態(tài)注意架構(gòu)(Cross-modality Attention Architecture approach)。

一，跨模態(tài)注意架構(gòu)

《一文理解多模態(tài)大語(yǔ)言模型 - 上》討論了通過(guò)統(tǒng)一嵌入解碼器架構(gòu)來(lái)構(gòu)建多模態(tài)大語(yǔ)言模型（LLM）的方法，并且理解了圖像編碼背后的基本概念，下面介紹另一種通過(guò)交叉注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)多模態(tài)LLM的方式，如下圖所示：

在上圖所示的跨模態(tài)注意力架構(gòu)方法中，我們?nèi)匀皇褂弥敖榻B的圖像向量化方式。然而，與直接將圖像向量作為L(zhǎng)LM的輸入不同，我們通過(guò)交叉注意力機(jī)制在多頭注意力層中連接輸入的圖像向量。

這個(gè)想法與2017年《Attention Is All You Need》論文中提出的原始Transformer架構(gòu)相似，在原始《Attention Is All You Need》論文中的Transformer最初是為語(yǔ)言翻譯開發(fā)的。因此，它由一個(gè)文本編碼器（下圖的左部分）組成，該編碼器接收要翻譯的句子，并通過(guò)一個(gè)文本解碼器（圖的右部分）生成翻譯結(jié)果。在多模態(tài)大語(yǔ)言模型的背景下，圖的右部分的編碼器由之前的文本編碼器，更換為圖像編碼器(圖像編碼后的向量)。

文本和圖像在進(jìn)入大語(yǔ)言模型前都編碼為嵌入維度和尺寸(embedding dimensions and size)一致的向量。

“我們可以把多模態(tài)大語(yǔ)言模型看成“翻譯”文本和圖像，或文本和其它模態(tài)數(shù)據(jù) --- 譯者?！?/p>

二，統(tǒng)一解碼器和交叉注意力模型訓(xùn)練

與傳統(tǒng)僅文本的大語(yǔ)言模型（LLM）的開發(fā)類似，多模態(tài)大語(yǔ)言模型的訓(xùn)練也包含兩個(gè)階段：預(yù)訓(xùn)練和指令微調(diào)。然而，與從零開始不同，多模態(tài)大語(yǔ)言模型的訓(xùn)練通常以一個(gè)預(yù)訓(xùn)練過(guò)且已經(jīng)過(guò)指令微調(diào)的大語(yǔ)言模型作為基礎(chǔ)模型。

對(duì)于圖像編碼器，通常使用CLIP，并且在整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程中往往保持不變，盡管也存在例外，我們稍后會(huì)探討這一點(diǎn)。在預(yù)訓(xùn)練階段，保持大語(yǔ)言模型部分凍結(jié)也是常見(jiàn)的做法，只專注于訓(xùn)練投影器(Projector)——一個(gè)線性層或小型多層感知器。鑒于投影器的學(xué)習(xí)能力有限，通常只包含一兩層，因此在多模態(tài)指令微調(diào)（第二階段）期間，大語(yǔ)言模型通常會(huì)被解凍，以允許進(jìn)行更全面的更新。然而，需要注意的是，在基于交叉注意力機(jī)制的模型（方法B）中，交叉注意力層在整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程中都是解凍的。

在介紹了兩種主要方法（方法A：統(tǒng)一嵌入解碼器架構(gòu)和方法B：跨模態(tài)注意力架構(gòu)）之后，你可能會(huì)好奇哪種方法更有效。答案取決于具體的權(quán)衡：

統(tǒng)一嵌入解碼器架構(gòu)（方法A）通常更容易實(shí)現(xiàn)，因?yàn)樗恍枰獙?duì)LLM架構(gòu)本身進(jìn)行任何修改。

跨模態(tài)注意力架構(gòu)（方法B）通常被認(rèn)為在計(jì)算上更高效，因?yàn)樗粫?huì)通過(guò)額外的圖像分詞(Token)來(lái)過(guò)載輸入上下文，而是在后續(xù)的交叉注意力層中引入這些標(biāo)記。此外，如果在訓(xùn)練過(guò)程中保持大語(yǔ)言模型參數(shù)凍結(jié)，這種方法還能保持原始大語(yǔ)言模型的僅文本性能。

下圖總結(jié)了常見(jiàn)多模態(tài)大語(yǔ)言模型使用的組件和技術(shù)：

三，總結(jié)

“多模態(tài)LLM可以通過(guò)多種不同的方式成功構(gòu)建，核心思路在于把多模態(tài)數(shù)據(jù)編碼為嵌入維度和尺寸一致的向量，使得原始大語(yǔ)言模型可以對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)“理解并翻譯”。--- 譯者”。

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?審核編輯 黃宇