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DataBrick 大模型基础笔记（二）

news 2026/8/2 4:11:51

上一节我们介绍了多模态模型的具体技术，本节中我们看到了它们广阔的应用前景。现在，让我们对本模块内容做一个快速回顾。

我们看到，多模态语言模型在研究领域正真正获得发展动力。Transformer是一种通用的序列处理架构，能够接受非文本序列（如音频和图像）作为输入。然而，它们也继承了我们所使用的预训练大型语言模型的一些局限性。

尽管Transformer架构已经存在并似乎无处不在，但它可能并非最终的架构。越来越多激动人心的多模态语言模型应用即将到来。

实践环节预告 💻

https://github.com/OpenDocCN/dsai-notes-pt1-zh/raw/master/docs/dtbrk-llm-fund/img/a2700ec4cf5d6f95dd0ec5d8e1683396_4.png

在接下来的演示笔记本中，我们将学习如何构建自己的图像描述生成模型。而在实验笔记本中，你将亲手实践如何进行零样本视频分类。

https://github.com/OpenDocCN/dsai-notes-pt1-zh/raw/master/docs/dtbrk-llm-fund/img/a2700ec4cf5d6f95dd0ec5d8e1683396_6.png

https://github.com/OpenDocCN/dsai-notes-pt1-zh/raw/master/docs/dtbrk-llm-fund/img/a2700ec4cf5d6f95dd0ec5d8e1683396_8.png

我们笔记本中见。

032：从零构建图像描述模型 🖼️📝

https://github.com/OpenDocCN/dsai-notes-pt1-zh/raw/master/docs/dtbrk-llm-fund/img/977c8d21c26f6a018634ea4167c2c996_0.png

在本教程中，我们将学习如何构建一个基础的图像描述模型。我们将选取一个基于Transformer的视觉模型和一个基于Transformer的文本模型，并将它们连接起来。之后，我们会将这个“拼接”模型与一个预训练好的图像描述模型进行性能对比。

概述

我们将使用SBU Captions数据集，它包含约100万对图像URL和英文描述。我们的目标是构建一个模型，能够理解图像内容并生成对应的文字描述。整个过程包括数据准备、模型构建、训练和评估。

数据准备与处理

首先，我们需要定义数据处理函数。这个函数需要能够同时处理图像和文本数据。

以下是数据处理的关键步骤：

获取图像：对于数据集中的每个图像URL，我们将发送请求获取图像像素数据。
处理图像：使用视觉模型的特征提取器将图像转换为模型可理解的格式。
处理文本：使用文本模型的分词器将描述文本处理成单词或子词标记。

我们将使用现成的分词器和特征提取器。具体来说，文本部分使用GPT-2的分词器，图像部分使用Vision Transformer（ViT）的特征提取器。

# 示例：初始化分词器和特征提取器fromtransformersimportGPT2Tokenizer,ViTFeatureExtractor tokenizer=GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")feature_extractor=ViTFeatureExtractor.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224")

为了加速后续的微调过程，我们只使用数据集中2000个样本。

构建视觉-编码器-解码器模型

现在，我们将视觉编码器（ViT）和文本解码器（GPT-2）连接起来，形成一个视觉编码器-解码器架构。

fromtransformersimportVisionEncoderDecoderModel model=VisionEncoderDecoderModel.from_encoder_decoder_pretrained("google/vit-base-patch16-224",# 编码器：ViT"gpt2"# 解码器：GPT-2)

注意：在加载GPT-2解码器时，你可能会看到“某些权重未初始化”的警告。这是因为预训练权重并不包含适配下游任务（如图像描述）的所有必要参数。因此，Hugging Face建议我们在下游任务上进一步微调整个模型，以获得最佳性能。

模型配置与训练

在开始训练前，我们需要定义一些模型配置，例如如何处理填充标记、序列结束标记、词汇表大小、生成文本时的束搜索数量以及最大输出长度。

接下来，我们定义训练参数，如批次大小和训练轮数。我们将使用Hugging Face的TrainingArguments和Trainer类来简化训练步骤。

fromtransformersimportTrainingArguments,Trainer training_args=TrainingArguments(output_dir="./image-caption-model",num_train_epochs=3,per_device_train_batch_size=8,save_steps=10_000,save_total_limit=2,)trainer=Trainer(model=model,args=training_args,train_dataset=train_dataset,data_collator=data_collator,)trainer.train()

训练过程大约需要一分半钟。你可以通过MLflow链接监控训练日志。

模型评估与问题分析

训练完成后，我们使用测试集中的一张图像来评估模型。图像显示的是一个有商贩和顾客的户外集市。

我们让模型为这张图生成描述：

生成描述：“从悬崖上俯瞰海滩的景色。”

这个描述与图像内容完全不符。这主要归因于两个原因：

解码器权重问题：正如之前警告所示，GPT-2解码器的权重并未针对图像描述任务进行充分初始化或微调。最佳实践是先在文本描述数据上单独微调解码器，再将其接入编码器-解码器架构。
训练不足：我们只使用了少量数据进行了短期训练。增加训练轮数、提供更多训练样本以及调整模型超参数，都可能改善性能。

这个实验表明，简单地拼接两个强大的预训练模型并快速微调，可能无法直接达到理想效果。

使用预训练图像描述模型

为了获得更好的效果，我们可以直接使用专门为图像描述任务预训练的模型。接下来，我们使用一个名为BLIP的先进模型。

BLIP模型的全称是“Bootstrapping Language-Image Pre-training”，其突出特点是不仅有一个生成描述的生成器，还有一个过滤器来筛除不相关的描述。

我们使用BLIP模型进行两种描述生成：

条件图像描述：在输入图像时，同时提供一个前缀文本（如“a photo of”）来引导模型。
无条件图像描述：直接输入图像，不提供任何文本前缀。

fromtransformersimportBlipProcessor,BlipForConditionalGeneration processor=BlipProcessor.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-base")model=BlipForConditionalGeneration.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-base")# 条件描述text="a photo of"inputs=processor(images=image,text=text,return_tensors="pt")out=model.generate(**inputs)caption=processor.decode(out[0],skip_special_tokens=True)print(f"条件描述:{caption}")# 无条件描述inputs=processor(images=image,return_tensors="pt")out=model.generate(**inputs)caption=processor.decode(out[0],skip_special_tokens=True)print(f"无条件描述:{caption}")