大規模言語モデル（LLM）への画像トークン埋め込み技術：Llavaなどのアーキテクチャ解説

大規模言語モデル（LLM）への画像トークン埋め込み技術：Llavaなどのアーキテクチャ解説とは

大規模言語モデル（LLM）への画像トークン埋め込み技術：Llavaなどのアーキテクチャ解説とは、画像情報をテキストデータと同様にLLMが処理できるように、視覚データを「トークン」と呼ばれる形式に変換し、埋め込む一連の技術と、そのためのモデルアーキテクチャを指します。これにより、LLMは画像の内容を理解し、それに基づいてテキストを生成したり、質問に答えたりするマルチモーダルな能力を獲得します。代表的なアーキテクチャには、視覚エンコーダとLLMを接続し、画像特徴量を言語空間に統合するLlava（Large Language-and-Vision Assistant）などがあります。これは親トピックである「LLMのマルチモーダル」を実現する上で中核をなす技術です。

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