构建与深化理解视觉语言模型：洞察与未来方向
计算机视觉与模式识别
2024-08-26 v1 人工智能
摘要
视觉语言模型（VLMs）这一领域正在快速发展，但尚未就开发管道的几个关键方面达成共识，包括数据、架构和训练方法。本文可视为构建VLMs的教程。我们首先提供当前最先进方法的全面概述，突出每种方法的优势与不足，阐述该领域的主要挑战，并提出针对一些未被充分探索领域的有前景的研究方向。随后，我们逐步介绍了如何构建Idefics3-8B模型，这一强大的VLMs显著优于其前身Idefics2-8B，同时能够高效训练，仅使用开放数据集，并采用简洁的管道。这些步骤包括创建Docmatix数据集，以提高文档理解能力，该数据集是之前可用数据集的240倍。我们随模型及其训练所创建的数据集一同发布。
关键词
引用
@article{arxiv.2408.12637,
title = {Building and better understanding vision-language models: insights and future directions},
author = {Hugo Laurençon and Andrés Marafioti and Victor Sanh and Léo Tronchon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.12637},
year = {2024}
}