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多模態大模型原理與實踐提綱

課程編號:59100

課程價格:¥25000/天

課程時長:1 天

課程人氣:560

行業類別:不限行業     

專業類別:人工智能 

授課講師:葉梓

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
相關從業者

【培訓收益】
拓展對多模態AI應用領域的視野,聚焦AI賦能創新突破,提升對AI服務的技術認知與理解。

 

1部分:多模態學習概述

多模態學習的定義

多模態學習的意義

多模態數據類型:文本、圖像、視頻、音頻等

多模態學習的應用領域(自然語言處理、計算機視覺、推薦系統等)

 

2部分:ViTBeitCLIP/BLIP

ViT模型架構概述

Patch EmbeddingPositional Encoding

BeitViT的比較

Beit在自監督學習中的應用

Beit在多模態任務中的優勢

實踐演示:利用ViTBeit進行圖文轉化的效果

CLIP模型介紹:從圖像到文本的跨模態嵌入

BLIP模型架構:結合CLIP的多模態模型

CLIP/BLIP在多模態任務中的應用:圖像-文本匹配、圖像標注等

實踐演示:使用CLIP進行圖像-文本匹配任務

 

3部分:Stable DiffusionSD XL

Stable Diffusion模型概述:生成模型在圖像生成中的應用

SD的原理推導

SD模型的架構

Stable Diffusion XL:擴展的Stable Diffusion模型

微調擴散模型:DreamBooth

微調擴散模型:Textual-Inversion

微調擴散模型:LoRA

微調擴散模型:Hypernetworks

Stable Diffusion在藝術創作和設計中的應用

實踐演示:使用Stable Diffusion生成圖像

 

4部分:微調與RLHF方法

微調的基本概念

SFT:監督微調方法

PEFT的概念

P-tuning v2 / LoRA / Freeze

微調方法在多模態學習中的應用

實踐演示:對多模態大模型進行微調

 

5部分:與人類偏好對齊

強化學習基礎概述

DPO:直接偏好優化

PPO:近端策略優化

llama-factory簡介

實踐演示:利用llama-factory對大模型進行RLHF

 

6部分:多模態大模型

qwen_vl_chat

Yi_vl_chat

LLaVa

open-sora

chatTTS

實踐演示:使用qwen_vlYi_vl_chat進行視覺問答任務

 

 

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