简介

本文解析了多模态任务中的两大技术路线：Align(如CLIP)采用双塔结构和简单融合方法，擅长图文检索；Fuse(如Transformer模型)利用attention机制深度融合信息，适合复杂理解任务。两类方法各有优劣，当前正出现融合趋势。Transformer虽非多模态任务的唯一方案，但其attention机制的特征聚合能力使其成为重要的技术选择，应用需根据具体任务而定。

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Transformer是多模态里重要一环，但不是所有任务的唯一方案或最佳方案。

多模态任务目前主要有Align和Fuse两大派系。也有论文称为light fusion和heavy fusion。

前者的fusion方式通常十分简单，如向量内积，代表是CLIP和ALIGN，他们是一种双塔结构，重点在于多模态的对齐，以便于图文匹配、检索等下游任务。CLIP算法利用4亿img-text pair训练，泛化能力强，目前被各路大神玩出许多花样，如风格迁移，视频生成，zero shot目标检测，视觉导航等。而反观Transformer类的多模态模型，目前看来还大多局限在多模态自己的圈子。

后者的fusion方式便是题主提到的Transformer，代表有VLP、OSCAR、UNITER、VINVL等，他们可看做是一种单塔结构，重点在于利用attention机制融合多模态信息，可以做更多的任务，可实现VQA、caption等需要信息融合和理解的下游任务，这一点是Align类算法做不到的。但话说回来这类方法在检索的效率上又不如CLIP，毕竟每一对img-text pair都要经过BERT融合，再用CLSembedding做分类。而CLIP等算法可以预先存储好imq和text的特征，再逐一比对即可。

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第一阶段（10天）：初阶应用

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• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
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• 思维链和思维树
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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