内容简介
《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。
《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。
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
前言/序言
在当今科技飞速发展的时代，人工智能领域正以前所未有的速度向前迈进，而其中以大模型为核心的技术突破更是备受瞩目。大模型凭借对海量数据的高效训练能力，展现出了卓越的泛化能力和强大的通用性，犹如一股强大的推动力，为自然语言处理、计算机视觉以及多模态学习等多个关键领域带来了革命性的变革。尤其是多模态大模型，它具备整合文本、图像、视频等丰富多样的多模态数据的独特能力，在信息理解、生成以及广泛的应用场景中释放出了前所未有的巨大潜力，已然成为推动人工智能迈向更高层次的核心驱动力。
多模态大模型之所以具有如此突出的优势，关键在于其卓越的语义融合与信息对齐能力。这种能力使得它在跨模态检索、视觉生成以及复杂场景理解等诸多前沿领域展现出了极为广泛的适应性。然而，我们也必须清醒地认识到，这一充满活力与潜力的领域在研究与开发过程中仍面临着诸多严峻的挑战。例如，如何更加高效地利用海量且复杂的多模态数据，如何精心设计出科学合理、性能优越的模型架构，以及如何在保证推理效率的同时实现性能的优化等问题，都亟待我们去深入探索和解决。正是基于这样的背景，全面、系统地深入探究多模态大模型的基础理论与实践路径，便显得尤为重要且刻不容缓。
本书旨在为广大读者系统地阐述多模态大模型的理论基础、关键技术以及实际应用，内容涵盖了从数据处理到模型开发、从系统集成到性能优化的完整技术链条，力求帮助读者从零基础逐步构建起属于自己的多模态大模型项目。全书精心规划为两部分，共12章，通过逐层递进的方式，引导读者深入掌握多模态大模型的核心技术及开发方法。同时，为了增强读者的理解和应用能力，书中结合了大量丰富的代码实例和实际案例，充分体现了理论深度与实践指导意义。
第1部分（第1~5章）：夯实基础，解析核心技术
本部分围绕多模态大模型的理论基础与技术解析展开深入探讨。首先，追溯多模态大模型的发展历程，让读者了解这一领域的演变脉络；接着，深入剖析机器学习与深度学习的核心技术，为后续的学习奠定基础；随后，详细讲解Transformer架构、跨模态对齐和模态融合等关键技术，揭示其在多模态大模型中的重要作用；最后，还介绍了多模态大模型的预训练方法、自监督学习与提示学习、模型微调与优化等内容，帮助读者全面掌握多模态大模型的理论框架与技术细节。
第2部分（第6~12章）：聚焦应用，实现场景落地
本部分聚焦于多模态大模型的高级应用与场景实现。具体内容包括主流视觉语言模型（如CLIP、BLIP - 2等）的实现过程，让读者深入了解这些先进模型的构建原理；深入探讨跨模态推理与生成的技术应用，展示其在复杂任务中的卓越表现；详细介绍多模态大模型的推理优化方法，助力提升模型的效率和性能；同时，关注模型的安全性与可信性问题，确保其在实际应用中的可靠性。更为重要的是，通过多模态检索与推荐系统、多模态语义理解系统、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，帮助读者将所学知识真正应用到实际场景中，实现技术的拓展与创新。
本书具有诸多显著特点。内容全面且系统，从理论层面到实践应用，覆盖了多模态大模型的主要技术点；注重技术细节的呈现，结合大量丰富详实的案例与深入浅出的代码解析，为读者提供了切实可行的实践指导；兼具深度与实用性，能够满足不同层次读者的需求。此外，本书还对多模态大模型的最新进展进行了及时总结，力求为读者提供最具前沿性的技术视角。
本书适合大模型和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，也可作为高校人工智能及相关专业的教材或参考书。
衷心希望本书能够成为读者学习与研究多模态大模型的得力助手，为探索这一充满挑战与机遇的领域的技术创新与应用突破贡献一份力量。
本书源码下载
本书提供配套资源，读者用微信扫描下面的二维码即可获取。
著 者
2025年2月
