HuggingFace烧钱做了一大批实验，揭示多模态大模型哪些trick真正有效

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原标题：HuggingFace烧钱做了一大批实验，揭示多模态大模型哪些trick真正有效
关键字：模型,图像,视觉,性能,文本
文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：11000字

内容摘要：

夕小瑶科技说 原创作者 | 谢年年构建多模态大模型时有很多有效的trick，如采用交叉注意力机制融合图像信息到语言模型中，或直接将图像隐藏状态序列与文本嵌入序列结合输入至语言模型。
但是这些trick为什么有效，其计算效率如何，往往解释得很粗略或者或者缺乏充分的实验验证。
Hugging Face团队最近进行了广泛的实验以验证在构建多模态大模型时哪些trick是真正有效的，得出了一系列极具参考价值的结论，甚至推翻了以往文献中普遍使用的观点。
基于这些验证过的有效trick，团队开源了一个8B参数的视觉大模型——Idefics2，它在同等大小模型中是最能打的，其性能在某些基准测试中甚至超越了比它大4倍的模型，足以与闭源模型Gemini 1.5 Pro相媲美。
除此之外，还对Idefics2做了专门的对话训练，在与用户交互时也表现得相当出色。
比如分析表中数据并进行正确的计算:
在简历中找到所需的信息，并将其组织为JSON格式:
解读表情包也像模像样：
这个表情包描绘了一个穿着黄色雨衣的年轻女孩，她似乎正在穿过一片草地。她手里拿着一个黄色的东西，可能是一个玩具或一件设备。这张照片的背景是一

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作者简介：专业、有趣、深度价值导向的科技媒体。聚集30万AI工程师、研究员，覆盖500多家海内外机构投资人，互联网大厂中高管和AI公司创始人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂，兼备敏锐的行业嗅觉和洞察深度。商务合作：zym5189