视觉语言模型
视觉语言模型(VLM)是一种人工智能模型,旨在无缝处理和理解来自视觉输入(图像或视频)和文本输入(语言)的信息。与传统上专注于视觉或语言的模型不同,VLM 弥合了这一差距,使其能够解释图像所展示的内容与描述该内容的词语之间的关系。
VLM 代表了多模态人工智能能力的重大飞跃。它们使机器能够以类似于人类感知的“看待”和“理解”世界。对于企业而言,这意味着超越简单的图像识别,实现复杂的上下文理解,从而从视觉媒体中解锁新的自动化和数据提取水平。
VLM 的核心功能是将两种不同的模态——视觉和语言——融合到一个统一的表示空间中。这通常是通过使用专门的编码器来实现的:一个视觉编码器(如 CNN 或 Vision Transformer)将图像处理成一个数值嵌入,而一个语言编码器(如 Transformer)将文本处理成另一个嵌入。然后,这些嵌入被对齐和组合,使模型能够执行需要跨两个领域进行推理的任务。
相关概念包括多模态学习、大型语言模型 (LLMs) 和计算机视觉系统。VLM 可以被视为 LLM 与强大的视觉感知模块的先进集成。