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Master

Author: BinaryOracle

src/MMLLM/庖丁解牛BLIP2.md

@@ -21,3 +21,8 @@ author:
 > 论文: [https://arxiv.org/abs/2301.12597](https://arxiv.org/abs/2301.12597)
 > 代码: [https://github.com/salesforce/LAVIS/tree/main/projects/blip2](https://github.com/salesforce/LAVIS/tree/main/projects/blip2)
 
+## 背景
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+多模态模型在过往发展的过程中，曾有一段时期一直在追求更大的网络架构（image encoder 和 text encoder/decoder）和 数据集，从而导致更大的训练代价。例如CLIP，400M数据，需要数百个GPU训练数十天，如何降低模型训练成本，同时具有很好的性能？
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+这就是BLIP-2的起因，回顾下之前的多模态网络设计，三个模块（图像分支、文本分支、融合模块）: