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