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如何从“从头开始”训练视觉语言模型
深入探讨如何微调纯文本语言模型以*查看*图像如何从“从头开始”训练视觉语言模型一文首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学改造一个小型的纯文本语言模型，并赋予它视觉的力量。这篇文章是总结我所有的学习，并深入研究现代视觉语言模型背后的网络架构。
代码开源，可以查看文末的GitHub链接。还有一个 30 分钟的 YouTube 配套视频，以视觉丰富的形式解释了整篇文章。另外，除非另有说明，本文中的所有图片均由作者制作。
等等，你真的要“从头开始训练”吗？
是的……我的意思是不……这有点微妙。
2026 年的研究实验室不再从“头”开始训练多模态模型。同时教授模型视觉和（文本）语言实在太昂贵了！它需要更多的数据、计算、时间和金钱。此外，它通常会导致较差的结果。
相反，实验室采用现有的预训练纯文本语言模型，并对其进行微调以提供“视觉功能”。从理论上（和实践）来看，这更具计算效率。
标准架构
尽管数据密集度较低，但对纯文本 LM 进行微调以突然开始看到图像肯定会引发蠕虫。
这些模块是：
我们来一一讨论。
1. 图像主干
图像主干的目标很简单：