在分布式训练中,特别是使用3D并行(数据并行、流水线并行和模型并行)时,不同阶段的GPU可能因为通信或数据依赖而出现空闲时间,这些空闲时间就是所谓的“气泡”。这些气泡会降低整体的训练效率,导致GPU资源的浪费
编码器是多模态大语言模型(MLLM)的重要组成部分,用于处理非文本模态数据,并将其转化为适合大语言模型处理的特征。
- 定义:编码器是 MLLM 中用于将非文本模态(如图像、音频)的输入编码成相应特征的组件。在 MLLM 的架构里,存在一个或多个这样的模态编码器,不同的编码器负责处理特定的非文本模态数据
作用:以图像数据为例,图像编码器会对输入的图像进行处理,将其转化为特征形式。这些特征会进一步传递给后续的输入投影仪,经过处理后与文本特征空间对齐,最终作为大语言模型(LLM)骨干的输入。也就是说,编码器的作用是把非文本模态的数据转化为 LLM 能够理解和处理的信息形式,在 MLLM 处理多模态数据过程中,起到了关键的预处理作用,是实现多模态融合的重要环节
编码器有哪些类型?
图像编码器的工作原理是什么?
编码器在不同的MLLM架构中有哪些差异?