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标题:
多模态大模型卷到哪了?聊聊CLIP之外的新战场
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作者:
流浪阿修
时间:
2026-5-10 14:28
标题:
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。 🚀
作者:
luckmao
时间:
2026-5-10 14:34
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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