Vision-Language Models (VLM) extind capacitățile LLM-urilor tradiționale pentru a procesa imagini și videoclipuri. Imaginea este decupată în patch-uri mici (ex: 14×14 pixeli), procesată printr-un encoder vizual (ViT – Vision Transformer) și proiectată direct în spațiul de embedding al modelului lingvistic.
# Fluxul arhitectural al unui model multimodal (ex: LLaVA / Gemini Vision):
# 1. Imagine de intrare (384x384 pixeli).
# 2. Vision Transformer (CLIP / SigLIP) extrage un grid de 24x24 = 576 tokeni vizuali.
# 3. MLP Projector (2 straturi dense) transformă dimensiunea ViT în dimensiunea ascunsă a LLM-ului.
# 4. Tokenii de imagine sunt concatenați cu tokenii de text din prompt:
# [System Prompt] [Image Tokens: 576] "Descrie imaginea de mai sus."
# 5. LLM-ul generează răspunsul autoregresiv.AnyRes / Dynamic Resolution: Modelele moderne decupează imaginile de rezoluție mare în grile adaptabile pentru a păstra detaliile textuale minuscule.
Întrebări & Discuții: Modele Multimodale de Viziune (VLM): Proiecții Cross-Attention și ViT
Ai o întrebare despre Modele Multimodale de Viziune (VLM): Proiecții Cross-Attention și ViT sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.