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 

多模态嵌入的关键步骤

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)

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）

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

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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。
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