Multimodal LLM — базові принципи

Архітектури

Візуальні енкодери (ViT), проєкційні адаптери до мовного простору, спільні простори ембедінгів, MoE-гейти.

Навчання

Pretrain на парних даних, інструкційне донавчання, captioning/VQA задачі, дані високої якості і баланс модальностей.

Інференс

Контекстні вікна, стиск зображень до токенів, безпечні фільтри, стрімінг відео, вікна уваги.

Гайд з прикладами

Приклад: Додавання візуального адаптера

Вибрати ViT-базу і проєкційний шар у мовний простір.

Донавчити на VQA/Caption наборах з mixup/augment.

Валідувати на мультимодальних бенчмарках.

Спробуйте наживо

Усе, що вище, працює прямо у вашому браузері — відкрийте Hash Function Avalanche Visualizer і змінюйте параметри під час роботи. Нічого не встановлюється, нічого не завантажується на сервер, уся модель живе в одній вкладці.