《多模态大模型：从理论到实践》

本书内容

《多模态大模型:从理论到实践》系统地介绍多模态大模型的理论基础、关键技术与实际应用。全书分为两部分12章，第1部分（第1～5章）围绕基础理论与技术解析展开论述，包括基本概念、Transformer架构、跨模态对齐、模态融合，以及多模态大模型的预训练方法、模型微调与优化等，为理解多模态大模型的构建逻辑奠定基础。第2部分（第6～12章）聚集于多模态大模型的高级应用与场景实现，包括主流视觉语言模型（如CLIP、BLIP-2等）的实现、跨模态推理与生成的技术应用、多模态大模型的推理与优化方法、模型的安全与可信性问题，并通过多模态检索与推荐系统、多模态语义理解系统和多模态问答系统的端到端开发实践，展示了多模态大模型的实际落地路径。

本书作者

韩晓晨，博士，长期从事高性能计算与大模型训练算力优化研究。近十年来，专注于智能计算架构优化及大规模数据处理，深耕控制算法、机器视觉等领域。近年来，重点研究大模型训练加速、算力调度与异构计算优化，致力于提升计算效率与资源利用率，推动大规模人工智能模型的高效部署与应用。

本书读者

《多模态大模型:从理论到实践》兼具理论深度与实际应用价值，适合大模型和AI研发人员、人工智能领域的从业者以及高校师生阅读使用，也可作为培训机构和高校人工智能及相关专业的教材或参考书。

本书目录

目 录

第1部分 基础理论与技术解析

第 1 章 绪论3

1.1 多模态与大模型简介3

1.1.1 多模态数据的种类与特点3

1.1.2 大模型的核心能力与应用领域6

1.2 表征学习与迁移学习7

1.2.1 表征学习8

1.2.2 迁移学习11

1.3 内容生成与模态对齐12

1.3.1 模态对齐的实现方法与技术难点12

1.3.2 多模态生成任务的典型案例14

1.4 多模态大模型发展历程16

1.4.1 单模态到多模态的发展路径16

1.4.2 多模态大模型的技术里程碑汇总18

1.5 本章小结19

1.6 思考题19

第 2 章 基础知识21

2.1 机器学习关键技术详解21

2.1.1 特征工程与模型选择21

2.1.2 集成学习在多模态中的应用23

2.2 深度学习基本原理与常用技术点26

2.2.1 卷积神经网络26

2.2.2 循环神经网络29

2.2.3 分类器与多层感知机32

2.2.4 激活函数34

2.3 梯度下降与反向传播算法的原理与实现37

2.3.1 梯度下降算法原理与实现37

2.3.2 反向传播算法原理与实现41

2.4 大模型在文本与图像处理中的应用43

2.4.1 文本处理中的生成与理解任务43

2.4.2 图像处理中的分割与检测45

2.5 本章小结48

2.6 思考题49

第 3 章 多模态大模型核心架构50

3.1 Transformer基本原理剖析50

3.1.1 自注意力机制50

3.1.2 编码器－解码器架构53

3.2 跨模态对齐技术：注意力机制与嵌入对齐58

3.2.1 嵌入空间的对齐方法与损失函数优化58

3.2.2 多头注意力机制在对齐中的应用62

3.3 模态融合数据级、特征级与目标级64

3.3.1 数据级融合的实现与场景应用64

3.3.2 特征级融合的建模方法与优化66

3.4 模态解耦与共享学习框架70

3.4.1 模态解耦的多任务学习策略70

3.4.2 参数共享框架的设计与优化74

3.5 本章小结78

3.6 思考题78

第 4 章 多模态大模型的预训练方法80

4.1 文本与视觉联合预训练任务设计80

4.1.1 文本任务的掩码建模与生成任务80

4.1.2 视觉任务的特征提取与目标检测82

4.2 自监督学习与多模态预训练85

4.2.1 对比学习在多模态中的实现方法85

4.2.2 重建任务的自监督学习实现88

4.3 提示学习与指令微调91

4.3.1 提示模板设计与输入增强技术91

4.3.2 指令微调的适配流程与效果分析94

4.4 数据高效利用迁移学习与混合监督96

4.4.1 迁移学习的小样本适配技术96

4.4.2 半监督学习的联合训练方法98

4.5 本章小结101

4.6 思考题101

第 5 章 多模态大模型微调与优化103

5.1 基于LoRA的轻量化微调103

5.1.1 LoRA：参数冻结与动态注入技术103

5.1.2 轻量化微调106

5.2 参数高效微调109

5.2.1 PEFT的技术原理与实现109

5.2.2 微调效果的对比与性能评价115

5.3 RLHF原理及实现118

5.3.1 RLHF与奖励建模118

5.3.2 RLHF在多模态任务中的实现123

5.4 多任务学习与领域适配125

5.4.1 多任务共享学习125

5.4.2 领域适配与标注数据增强技术128

5.5 本章小结130

5.6 思考题131

第 2 部分 高级应用与实践探索

第 6 章 视觉语言模型的实现135

6.1 CLIP模型的原理与实现135

6.1.1 文本视觉联合嵌入的实现技术135

6.1.2 CLIP模型的预训练目标与任务迁移139

6.2 BLIP-2模型在多模态生成中的应用142

6.2.1 图像到文本生成的模型设计142

6.2.2 多模态生成任务的优化策略145

6.3 SAM模型在视觉任务中的实现148

6.3.1 SAM模型的特征提取与训练方法148

6.3.2 分割任务中的应用与性能分析151

6.4 视频与语言多模态模型融合153

6.4.1 视频嵌入与文本生成的联合建模154

6.4.2 多模态视频任务的优化实践157

6.5 本章小结159

6.6 思考题160

第 7 章 跨模态推理与生成161

7.1 视觉问答与视觉常识推理161

7.1.1 视觉问答模型的任务建模方法161

7.1.2 常识推理中的视觉语义问题164

7.2 跨模态文本生成：从图像到描述166

7.2.1 图像描述生成模型训练方法167

7.2.2 跨模态文本生成的关键技术170

7.3 复杂场景中的视频生成与理解172

7.3.1 视频生成任务173

7.3.2 复杂场景的视频理解技术176

7.4 跨模态对话与导航任务179

7.4.1 对话系统中的多模态交互设计179

7.4.2 导航任务的视觉与语义联合优化182

7.5 本章小结185

7.6 思考题185

第 8 章 多模态大模型的推理优化187

8.1 ONNX与TensorRT在多模态推理中的应用187

8.1.1 ONNX模型的优化与转换流程187

8.1.2 TensorRT的推理加速与量化技术192

8.2 动态批量与自定义算子优化196

8.2.1 动态批量推理的实现与性能分析196

8.2.2 自定义算子的设计与任务适配198

8.3 混合精度推理与内存优化技术201

8.3.1 混合精度训练的实现与性能提升201

8.3.2 内存优化技术在推理中的应用204

8.3.3 多GPU的分布式推理任务调度206

8.4 本章小结208

8.5 思考题208

第 9 章 多模态大模型的安全问题与可信问题210

9.1 模型的可解释性与注意力可视化210

9.1.1 注意力机制的可视化技术实现210

9.1.2 模型行为的解释性方法214

9.2 多模态大模型中的鲁棒性与偏见问题216

9.2.1 模型鲁棒性提升的优化策略216

9.2.2 偏见检测与缓解技术的应用219

9.3 隐私保护与数据安全技术222

9.3.1 模态分离与隐私保护框架设计223

9.3.2 数据加密与安全分发技术实现226

9.4 本章小结228

9.5 思考题228

第 10 章 多模态检索与推荐系统230

10.1 跨模态检索算法与实现230

10.1.1 跨模态检索中的嵌入空间设计230

10.1.2 检索任务的多模态优化232

10.2 图像视频与文本的联合检索235

10.2.1 图文联合检索的模型实现235

10.2.2 视频检索中的特征联合与优化237

10.3 基于多模态的推荐系统243

10.3.1 多模态嵌入在推荐任务中的应用243

10.3.2 推荐系统的动态适配与更新249

10.4 本章小结256

10.5 思考题257

第 11 章 多模态语义理解系统258

11.1 系统架构与功能规划258

11.1.1 系统核心模块的架构设计258

11.1.2 功能规划与数据流转流程259

11.2 使用开源框架实现跨模态生成260

11.2.1 跨模态开发框架简介261

11.2.2 模块实现262

11.2.3 模块综合测试279

11.3 模型优化与推理性能提升282

11.3.1 生成任务中的模型优化282

11.3.2 推理性能的加速与内存优化284

11.3.3 系统部署286

11.3.4 系统性能监控288

11.4 本章小结291

11.5 思考题292

第 12 章 多模态问答系统293

12.1 数据集准备与预处理293

12.1.1 问答数据集的构建与清洗方法293

12.1.2 数据增强技术在问答任务中的应用299

12.2 视觉与文本问答模型的训练及API开发305

12.2.1 跨模态问答模型的多任务训练305

12.2.2 API接口设计与服务化集成313

12.2.3 模型输出的解析与后处理实现315

12.3 性能测试与部署实践317

12.3.1 系统测试的指标与性能分析318

12.3.2 部署优化与线上环境监控技术320

12.4 本章小结322

12.5 思考题323

本书特色

本文摘自《多模态大模型：从理论到实践》，获出版社和作者授权发布。