注：此文章內容均節選自充電了么創始人，CEO兼CTO陳敬雷老師的新書《GPT多模態大模型與AI Agent智能體》（跟我一起學人工智能）【陳敬雷編著】【清華大學出版社】

清華《GPT多模態大模型與AI Agent智能體》書籍配套視頻課程【陳敬雷】

GPT多模態大模型與AI Agent智能體系列一百六十七

開源端到端訓練多模態大模型LLaVA 深度拆解

7.4開源端到端訓練多模態大模型LLaVA
在人工智能領域，多模態大模型正以前所未有的速度推動著人機交互、內容生成和理解的邊界。其中，LLaVA系列模型以其強大的多模態處理能力和開源特性，成為了這一領域的明星。從LLaVA的基礎版本，到其不斷演化的迭代如LLaVA1.5、LLaVA1.6，再到混合專家模型MoE-LLaVA，以及LLaVA-Plus和面向視頻處理的Video-LLaVA和LLaVA-NeXT-Video系列，每一版都在原有基礎上進行了突破性的創新和優化。
7.5.1 LLaVA
在多模態人工智能領域，LLaVA（Large Language and Vision Assistant）標志著一個重要的里程碑。作為一個端到端訓練的大型多模態模型，LLaVA巧妙地融合了視覺編碼器和大語言模型，開創了一種全新的視覺和語言理解范式。LLaVA開源地址是https://github.com/haotian-liu/LLaVA，目前已經17K+星，具有很高熱度及活躍度。
1.LLaVA的核心設計與貢獻
LLaVA的設計靈感源自對指令遵循大型多模態模型（Instruction-following LMM）的深入研究，這類模型通常由預訓練的視覺主干網絡、大語言模型以及視覺語言跨模態連接器構成。LLaVA的創新之處在于，它通過兩階段訓練法——視覺語言對齊預訓練與視覺指令調整——實現了視覺特征與語言詞嵌入空間的有效對齊，從而確保模型能準確理解和執行復雜的視覺指令。LLaVA的一個核心貢獻是創建了大規模的多模態指令跟隨數據集。面對缺乏高質量視覺語言指令數據集的挑戰，研究團隊利用ChatGPT和GPT-4將COCO數據集中的圖像文本對轉化為適用于指令跟隨的格式。這一過程產生了涵蓋對話式問答、詳細描述與復雜推理三種類型的豐富數據，共計158K個樣本，為模型訓練提供了堅實的基礎。
2.模型架構
在模型架構方面，LLaVA采用了CLIP的開放集視覺編碼器與LLaMA語言解碼器相結合的方式，通過一個簡潔的線性層將視覺特征無縫映射至語言模型的詞嵌入空間。這種設計不僅簡化了模型結構，還顯著提高了模型在多模態任務上的表現力。此外，LLaVA的開源策略，包括多模態指令數據、訓練代碼、模型權重和可視化工具，極大地促進了學術界和工業界的交流與合作。
3.訓練策略與數據構造
LLaVA的訓練流程分為兩個階段：首先，通過微調線性層來對齊視覺特征與語言嵌入；隨后，僅凍結視覺編碼器，繼續微調語言模型和線性層，以增強模型對視覺指令的理解能力。值得注意的是，訓練數據的構造巧妙地利用了GPT-4的能力，將COCO數據集中的Caption和Bounding boxes信息轉化為對話、詳細描述和復雜推理三類指令跟隨數據，每類數據都精心設計，以覆蓋不同的認知和推理層次。
5.應用與效果分析
在實際應用中，LLaVA展現了卓越的圖像理解能力，能夠準確識別圖像內容、回答相關問題，并進行深度推理。特別是在OCR和KIE任務中，LLaVA能夠高效地從圖像中提取文字信息和結構化知識，展現出與傳統單一模態方法截然不同的優勢。LLaVA及其系列模型通過一系列技術創新，包括多模態指令數據的構建、高效模型架構的設計以及精細化的訓練策略，為多模態人工智能的研究樹立了新標桿。

更多技術內容

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總結

此文章有對應的配套新書教材和視頻：

【配套新書教材】
《GPT多模態大模型與AI Agent智能體》（跟我一起學人工智能）【陳敬雷編著】【清華大學出版社】
新書特色：《GPT多模態大模型與AI Agent智能體》（跟我一起學人工智能）是一本2025年清華大學出版社出版的圖書，作者是陳敬雷，本書深入探討了GPT多模態大模型與AI Agent智能體的技術原理及其在企業中的應用落地。
全書共8章，從大模型技術原理切入，逐步深入大模型訓練及微調，還介紹了眾多國內外主流大模型。LangChain技術、RAG檢索增強生成、多模態大模型等均有深入講解。對AI Agent智能體，從定義、原理到主流框架也都進行了深入講解。在企業應用落地方面，本書提供了豐富的案例分析，如基于大模型的對話式推薦系統、多模態搜索、NL2SQL數據即席查詢、智能客服對話機器人、多模態數字人，以及多模態具身智能等。這些案例不僅展示了大模型技術的實際應用，也為讀者提供了寶貴的實踐經驗。
本書適合對大模型、多模態技術及AI Agent感興趣的讀者閱讀，也特別適合作為高等院校本科生和研究生的教材或參考書。書中內容豐富、系統，既有理論知識的深入講解，也有大量的實踐案例和代碼示例，能夠幫助學生在掌握理論知識的同時，培養實際操作能力和解決問題的能力。通過閱讀本書，讀者將能夠更好地理解大模型技術的前沿發展，并將其應用于實際工作中，推動人工智能技術的進步和創新。

【配套視頻】

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