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背景介紹

大模型的發(fā)展

大模型的發(fā)展始于其對(duì)多種任務(wù)的處理能力。通過(guò)微調(diào)模型，AI可以吸收外部指令，實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大的泛化能力。計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域也開(kāi)始探索多模態(tài)模型的潛力。

多模態(tài)模型的優(yōu)勢(shì)

多模態(tài)模型通過(guò)視覺(jué)到語(yǔ)言的適配器，將視覺(jué)特征融合進(jìn)語(yǔ)言模型（LLM），顯著提升了視覺(jué)任務(wù)的性能。在復(fù)雜視覺(jué)描述任務(wù)中，表現(xiàn)尤為出色。

挑戰(zhàn)與解決方案

盡管多模態(tài)模型功能強(qiáng)大，但在面對(duì)特定用戶需求和組合推理時(shí)仍有局限性。為此，引入了新的基準(zhǔn)測(cè)試來(lái)評(píng)估模型處理外部數(shù)據(jù)的能力，而Wiki-LLaVA正是這一挑戰(zhàn)的解決方案。

WikiLLaVA模型解析

網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

Wiki-LLaVA的架構(gòu)包括視覺(jué)編碼器、知識(shí)庫(kù)和分層檢索模塊。視覺(jué)編碼器提取輸入圖像的特征，知識(shí)庫(kù)則提供豐富的信息支持。

視覺(jué)編碼器的作用

視覺(jué)編碼器在Wiki-LLaVA中扮演著關(guān)鍵角色。它通過(guò)CLIP技術(shù)提取圖像特征，為檢索模塊提供了精確的查詢基礎(chǔ)。

分層檢索模塊

分層檢索模塊通過(guò)分層方式檢索知識(shí)庫(kù)中的相關(guān)信息，幫助模型在回答問(wèn)題時(shí)注入外部知識(shí)，提升回答準(zhǔn)確性。

Wiki-LLaVA架構(gòu)

實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集

Wiki-LLaVA在Encyclopedic-VQA和InfoSeek數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了測(cè)試。這些數(shù)據(jù)集為評(píng)估模型在復(fù)雜視覺(jué)問(wèn)答任務(wù)中的表現(xiàn)提供了基礎(chǔ)。

性能對(duì)比

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，Wiki-LLaVA在提供準(zhǔn)確答案方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。與LLaVA-1.5模型相比，Wiki-LLaVA在多個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試中的表現(xiàn)更為優(yōu)越。

失敗案例分析

雖然Wiki-LLaVA表現(xiàn)出色，但仍存在一些失敗案例。這些案例為進(jìn)一步優(yōu)化多模態(tài)大模型提供了研究方向。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

多模態(tài)RAG概念詳解

標(biāo)準(zhǔn)RAG的原理

標(biāo)準(zhǔn)RAG通過(guò)檢索相關(guān)信息并將其注入到Prompt中，提升了LLM的回答能力。多模態(tài)RAG則通過(guò)引入多種數(shù)據(jù)類型，進(jìn)一步增強(qiáng)了模型的性能。

多模態(tài)的定義

多模態(tài)指的是多種數(shù)據(jù)類型的結(jié)合，如文本、圖像、音頻等。多模態(tài)模型利用聯(lián)合Embedding策略，實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同數(shù)據(jù)類型的統(tǒng)一理解。

多模態(tài)RAG的實(shí)現(xiàn)

多模態(tài)RAG允許系統(tǒng)通過(guò)對(duì)多種模態(tài)信息的檢索，提升模型的回答能力，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜問(wèn)題的更準(zhǔn)確回答。

多模態(tài)RAG

多模態(tài)檢索策略對(duì)比

Option 1：文本與圖像嵌入

通過(guò)多模態(tài)LLM對(duì)文本和圖像進(jìn)行embedding，實(shí)現(xiàn)相似檢索，進(jìn)而提升模型的回答精確度。

Option 2：文本摘要生成

利用多模態(tài)LLM生成文本摘要，再通過(guò)embedding進(jìn)行檢索，增強(qiáng)模型的回答能力。

Option 3：圖片與文本結(jié)合

結(jié)合文本摘要與原始圖片，利用多模態(tài)LLM獲取更為準(zhǔn)確的回答，是多模態(tài)RAG的另一種實(shí)現(xiàn)策略。

檢索策略

開(kāi)源Demo推薦與應(yīng)用

kotaemon

kotaemon提供了一種支持多模態(tài)的高性能Demo，支持圖片、URL、PDF等多種文件格式的處理，適用于廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。

clip_blip_embedding_rag

該系統(tǒng)基于CLIP/BLIP模型，提供文本和圖像嵌入生成與相似度計(jì)算，為多模態(tài)信息檢索提供了基礎(chǔ)。

應(yīng)用場(chǎng)景

這些開(kāi)源Demo在實(shí)際應(yīng)用中展示了多模態(tài)RAG的強(qiáng)大潛力，為開(kāi)發(fā)者提供了豐富的工具選擇。

kotaemon

FAQ

問(wèn)：什么是多模態(tài)大模型，它為什么是現(xiàn)代人工智能發(fā)展的趨勢(shì)？

答：多模態(tài)大模型結(jié)合了文本、圖像以及其他數(shù)據(jù)類型，提升了模型的性能與應(yīng)用廣度。隨著任務(wù)復(fù)雜性的增加，單一模式的模型已無(wú)法滿足需求，因此多模態(tài)大模型成為現(xiàn)代人工智能發(fā)展的必然趨勢(shì)。

問(wèn)：Wiki-LLaVA如何增強(qiáng)視覺(jué)問(wèn)答性能？

答：Wiki-LLaVA通過(guò)結(jié)合外部知識(shí)檢索和多模態(tài)大模型（MLLMs），顯著提升了視覺(jué)問(wèn)答性能。它通過(guò)視覺(jué)編碼器和分層檢索模塊，精確提取圖像特征并注入外部知識(shí)，提高回答的準(zhǔn)確性。

問(wèn)：在Wiki-LLaVA的架構(gòu)中，視覺(jué)編碼器有什么作用？

答：在Wiki-LLaVA中，視覺(jué)編碼器通過(guò)CLIP技術(shù)提取輸入圖像的特征。這些特征為分層檢索模塊提供了精確的查詢基礎(chǔ)，幫助模型在回答問(wèn)題時(shí)注入外部知識(shí)。

問(wèn)：如何通過(guò)多模態(tài)RAG提升模型的回答能力？

答：多模態(tài)RAG通過(guò)對(duì)多種模態(tài)信息的檢索，增強(qiáng)了模型的回答能力。它不僅結(jié)合文本和圖像等多種數(shù)據(jù)類型，還通過(guò)聯(lián)合Embedding策略，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同數(shù)據(jù)類型的統(tǒng)一理解，從而對(duì)復(fù)雜問(wèn)題做出更準(zhǔn)確的回答。

問(wèn)：開(kāi)源Demo如kotaemon和clip_blip_embedding_rag在多模態(tài)RAG的應(yīng)用中有什么作用？

答：kotaemon和clip_blip_embedding_rag提供了支持多模態(tài)的高性能演示，處理圖片、URL、PDF等多種文件格式。這些開(kāi)源Demo展示了多模態(tài)RAG的強(qiáng)大潛力，為開(kāi)發(fā)者提供了豐富的工具選擇和應(yīng)用場(chǎng)景。