1️⃣ 大模型 + 任务头的基本概念

• 大模型：已经训练好的通用模型（例如 LLaMA、GPT、CLIP、Prismatic VLM）

• 任务头（Head）：在大模型输出后增加的轻量网络，用于把通用表示映射成 具体任务所需输出

• 原理：大模型负责抽象表示（理解/生成），任务头把表示转换成 可监督或可执行信号

公式上：

2️⃣ 不同任务的 Head 设计举例

(1) 分类任务

• 输入：文本 / 图像 / 多模态表示

• 设计：

  • 取大模型最后层 [CLS] token 或 pooled representation

  • 接一个 线性层 + softmax → 得到类别概率

• 公式：

• 示例：

  • 文本分类：情感分析、意图识别

  • 图像分类：猫/狗/鸟

  • 多模态分类：视觉问答（VQA）选择答案

(2) 回归 / 连续值预测

• 输入：大模型表示

• 设计：

  • MLP 或线性层直接输出连续向量

• 公式：

• 示例：

  • 房价预测

  • 机器人关节角度（连续动作控制）

  • 图像深度估计

(3) 动作生成 / 控制

• 输入：多模态融合特征（视觉 + 指令）

• 设计：

  • MLP 或小 Transformer，将融合向量映射成动作向量序列

  • 可输出连续值（关节角度）或离散动作类别

• 示例：

  • OpenVLA 机器人动作头

  • 自动驾驶车辆转向/加速输出

(4) 序列生成 / 文本生成

• 输入：大模型隐藏状态

• 设计：

  • 通常 解码器 + softmax 输出词表概率

  • 可以直接用大模型本身作为生成头（如 GPT）

• 示例：

  • 机器翻译

  • 对话生成

  • 图像描述生成

(5) 多模态任务 / 跨模态检索

• 输入：视觉 token + 文本 token 表示

• 设计：

  • MLP 映射到统一 embedding 空间 → 相似度计算（cosine similarity）

  • 可以加 contrastive loss 或 InfoNCE loss

• 示例：

  • 图文检索（CLIP、OpenVLA 检索）

  • 多模态对齐任务

3️⃣ 设计原则总结

1. Head 要轻量：大模型已学到丰富表示，Head 只做任务映射即可

2. 输出空间匹配任务：分类 → softmax，回归 → 实数向量，动作生成 → 连续动作

3. 训练方式：大模型可冻结或微调，Head 必须可训练

4. 共享与可扩展：不同任务可共享底层大模型，只换 Head 即可