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多模态大语言模型的基础
长短期网络结构（LSTM）
自注意力机制
基于Transformer架构的自然语言处理模型
多模态嵌入概述
多模态嵌入关键步骤
多模态嵌入现状
TF-IDF
TF-IDF的概念
TF-IDF的计算公式
TF-IDF的主要思路
TF-IDF的案例
训练和微调多模态大语言模…目录
多模态大语言模型的基础
长短期网络结构（LSTM）
自注意力机制
基于Transformer架构的自然语言处理模型
多模态嵌入概述
多模态嵌入关键步骤
多模态嵌入现状
TF-IDF
TF-IDF的概念
TF-IDF的计算公式
TF-IDF的主要思路
TF-IDF的案例
训练和微调多模态大语言模型(MLLM)
训练大模型
对比学习 (CLIP, ALIGN)
掩码语言模型（MLM）
视觉问答（VQA）预训练
视觉与语言预训练（VLP）
微调大模型
MLLM 在视觉语言任务中的应用
图像字幕与 VQ
视觉叙事与场景理解
MLLM 在 Cross-Modal 检索和搜索中的应用
突出的多模态大语言模型案例研究
道德考量与负责任的人工智能 多模态大语言模型的基础
长短期网络结构（LSTM） 1. LSTM通过复杂的门控机制比标准RNN更有效地捕捉长期依赖性。 2. LSTM在机器翻译、语音识别和文本摘要等NLP任务中取得了特别的成功。 3. RNN和LSTM在NLP领域发挥了关键作用，是许多先进模型的基础架构。
