广东人形机器人工业加快展开

咱们做出了困难但必要的改动，广东咱们的职工在此期间的奉献精神是无与伦比的。

当时遍及运用的视觉变换器是CLIP或OpenCLIP等，人形人工担任把展平的图画块变换为图画向量。阅览本文之前，机器可以先在自己的电脑上运转当时最新的视觉大言语模型Llama3.2Vision模型，感受一下视觉言语模型精干什么。

作者：业加SebastianRaschka博士，业加翻译：张晶，LinuxFundationAPACOpenSourceEvangelist编者按：本文并不是逐字逐句翻译，而是以更有利于中文读者了解的方针，做了删减、重构和意译，并替换了多张不适合中文读者的示意图。一，快展开什么是多模态大言语模型多模态大言语模型是可以处理多种模态类型输入的大言语模型，快展开其间每个模态指的是特定类型的数据，例如：文本、声响、图画、视频等，处理结果以文本类型输出。通过分词化，广东可以将文本映射到一个固定巨细的向量空间中(例如，广东GPT2模型用的分词器算法是BPE，词汇表巨细是50,257)，这有助于削减数据的维度，使得模型练习愈加高效。

在这种办法中，人形人工图画被转换为与原始文本分词(本文将大言语模型语境下的Token，人形人工一致翻译为分词)具有相同嵌入巨细的分词，然后答应LLM在衔接后一起处理文本和图画输入分词。分词数据通过嵌入层(EmbeddingLayer)转换成向量数据后，机器便利模型进行特征提取、捕捉丰厚的语义信息和上下文联系，并进步模型的功能和核算功率

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