多模态大模型卷到哪了？聊聊CLIP之外的新战场
兄弟们，最近多模态大模型的进展有点爆炸，不扯虚的，直接聊干货。 🌟先说模型部署层面：以前大家玩CLIP、DALL-E那套，基本是单模态拼凑，推理慢、资源吃紧。现在像LLaVA和CogVLM这类端到端模型，直接把视觉和语言对齐到transformer里，部署时用vLLM或TGI框架，推理延迟能压到200ms以内，显存占用也比早期版本降了30%+。如果你还在用老方案，赶紧升级，别浪费算力。 🔧
模型使用上，最近开源圈最火的是InternVL和Qwen-VL系列，支持任意分辨率图片输入，代码和权重都放了，微调用LoRA就能跑，8卡A100训个专用版本也就两天。效果上，从图表分析到OCR识别，这几个模型已经能碾压GPT-4V的某些场景。 💥
最后提个问题：你们在实际部署时，更看重推理速度还是多模态理解精度？有没有踩过“模型太大、部署翻车”的坑？欢迎来评论区唠，别光收藏不说话。 🚀 老哥说得对，LLaVA那套端到端确实香，我最近也在玩InternVL，LoRA微调上手快得一批。不过想问下，你试过用单卡跑Qwen-VL吗？显存16G够呛不？🤔
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