從BLIP-2到Qwen2-VL，多模態大模型的技術點總結

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原標題：從BLIP-2到Qwen2-VL，多模態大模型的技術點總結
關鍵字：模型,視覺,數據,指令,侵權
文章來源：智猩猩GenAI
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內容摘要：

開講預約導讀原文來自知乎，作者為jewellery，標題為《多模態大模型技術點總結》。作者對BLIP-2、InstructBLIP、LLaVA、LLaVA-1.5、MiniGPT-4、MiniGPT-v2、Qwen-VL、Qwen2-VL，這8款模型的模型結構、訓練過程、預訓練階段及改進點等技術點進行了詳細總結。原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/717586003
本文只做學術/技術分享，如有侵權，聯系刪文。總結01BLIP2論文地址：https://arxiv.org/pdf/2301.12597
發布時間：2023.06.15
模型結構：
Vision Encoder：ViT-L/14
VL Adapter：Q-Former
LLM：OPT (decoder-based)，FlanT5（encoder-decoder-based）Overview of BLIP-2s framework
論文主要提出Q-Former（Lightweight Querying Transformer）用于連接模態之間的gap。BLIP-2整體架構包括三個模塊：視覺編

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