Что такое BLIP-2 и какова роль Q-Former?

BLIP-2 (Bootstrapping Language-Image Pre-training 2) — это современная архитектура для мультимодального обучения, которая связывает визуальные данные с языковыми моделями. Основная идея BLIP-2 — эффективно объединить мощь больших языковых моделей (LLM) с визуальными признаками, полученными из изображений, без необходимости обучать всю модель с нуля.

Роль Q-Former в BLIP-2 — это промежуточный модуль, который преобразует визуальные признаки в компактное представление, пригодное для обработки языковой моделью. Q-Former использует механизм внимания (attention), чтобы "запросить" (query) важные визуальные элементы из выходов визуального энкодера и сформировать фиксированное количество запросов (queries). Эти запросы затем служат мостом между визуальной частью и языковой моделью, позволяя последней эффективно использовать визуальную информацию для генерации текста или ответов.

Примерно можно представить Q-Former как набор "вопросов", которые он задаёт визуальному энкодеру, чтобы извлечь наиболее релевантные признаки для дальнейшей языковой обработки.