2026/1/12 3:13:00
网站建设
项目流程
网站建设 淄博,网站建设方面的书,软件开发阶段包括哪几个阶段,wordpress进行不个人阶段性总结#xff0c;仅供参考。
近年来#xff0c;大模型技术飞速发展#xff0c;不仅实现了流畅的文本生成#xff0c;更在图像、视频等多模态生成领域取得突破性进展。这些能力的背后#xff0c;是两大核心技术路线的持续迭代与融合——基于Transformer架构的序列…个人阶段性总结仅供参考。近年来大模型技术飞速发展不仅实现了流畅的文本生成更在图像、视频等多模态生成领域取得突破性进展。这些能力的背后是两大核心技术路线的持续迭代与融合——基于Transformer架构的序列建模以及以潜在扩散模型为代表的生成式模型。本文将从技术演进的视角梳理大模型从文本处理到多模态生成的发展脉络拆解核心技术的迭代逻辑与融合应用。一、 文本生成大模型从RNN到Transformer的序列建模革命在Transformer架构诞生之前自然语言处理NLP领域已发展多年但受限于模型设计长期面临长文本建模能力弱、计算效率低的瓶颈。早期的文本序列处理主要依赖循环神经网络RNN但其存在明显的缺陷容易出现梯度消失问题对距离较远的前文信息捕捉能力差就像“健忘”一样难以记住早出现的内容。为解决这一问题研究者提出了RNN的改进版本——长短期记忆网络LSTM。LSTM通过引入门控机制增强了记忆能力一段文字读到末尾时仍能记住开头的内容但面对更长的文本序列依然难以有效捕捉远端信息。2017年Transformer架构的提出彻底改变了这一局面。它摒弃了RNN的循环依赖结构采用自注意力机制能够直接计算文本序列中任意两个位置的关联的关系。这一设计不仅彻底解决了长序列依赖建模的难题哪怕是一本书的末尾也能精准关联开头内容还支持并行计算大幅提升了训练效率。从RNN、LSTM到Transformer的演进本质上是文本生成大模型对长序列信息建模能力持续强化的过程。二、 图像生成大模型从GAN、VAE到潜在扩散模型的画质飞跃需要明确的是大模型是一个广义概念并非仅局限于Transformer架构。专注于图像生成的潜在扩散模型就是大模型的重要分支其核心原理与Transformer差异显著核心围绕“加噪-降噪”两个环节展开对清晰图像逐步加入噪声使其变为纯噪声再通过模型学习降噪过程从噪声中还原出清晰图像。潜在扩散模型的发展离不开两大前身技术——生成对抗网络GAN和变分自编码器VAEGAN通过生成器与判别器的对抗训练生成图像经典应用是无监督图像翻译如CycleGAN可将普通马转换成斑马能够创造出训练数据中不存在的全新图像VAE核心优势是对图像的压缩与还原能力——它能将512×512的图像压缩为784维的潜空间向量再还原为原尺寸图像。这种能力的本质是神经网络捕捉图像的内在规律实现信息的高效压缩。潜在扩散模型与VAE的核心共性在于均基于潜空间建模VAE直接将图像编码为潜空间向量再还原而扩散模型则通过逐步加噪将图像信息融入噪声分布再通过降噪还原图像。从GAN、VAE到潜在扩散模型的演进直接推动了图像生成质量的跨越式提升。三、 多模态控制从文本引导图像到文本生成视频3.1 文生图文本与图像的关联建模单纯的图像生成难以满足精准控制内容的需求核心解决方案是建立文本与图像的对应关系。具体来说通过Transformer架构的文本编码器将文本转化为向量表示在潜在扩散模型的降噪过程中输入该向量以文本信息引导图像生成方向最终实现“文生图”功能。3.2 文生视频时空序列的深度建模文生视频的核心思路是将视频视为“时空序列数据”——由连续的图像帧和时间维度共同构成。Transformer擅长处理序列数据扩散模型擅长生成图像两者的融合并非简单拼接而是针对时空维度的深度协同以SORA模型为例通过Transformer建模帧间的动态依赖关系确保视频的连贯性再结合视频扩散模型的生成能力逐一生成连贯的视频帧最终实现从文本到视频的生成。四、 总结大模型的核心技术底座与未来探索总结来看当前主流的文本生成、图像生成、视频生成大模型其核心技术底座是Transformer与潜在扩散模型。两者并非孤立存在而是在多模态场景中深度融合文生图依赖Transformer文本编码器扩散模型图像生成器文生视频则采用Transformer时空建模模块视频扩散模型生成器。需要说明的是本文的梳理为了便于理解进行了简化实际的技术体系更为复杂。Transformer和潜在扩散模型都衍生出了大量变种在不同场景下也存在相应的技术替代品。未来大模型的发展仍将围绕“更强的序列建模能力”“更高质量的生成效果”“更精准的多模态控制”展开值得持续深入探索。