论文阅读：TinyGPT-V 论文阅读及源码梳理对应
！！！目前只是初稿，静待周末更新
引言
TinyGPT-V来自论文：TinyGPT-V: Efficient Multimodal Large Language Model via Small Backbones，是一篇基于较小LLM作为backbone的多模态工作。相关工作已经开源，地址为：Github
之所以选择这篇文章，是因为比较具有落地意义，且便于本地运行，查看和调试。
整体结构图
推理流程
训练阶段
Q & A
QFormer作用？
QFormer来自论文BCLI2工作中，用来弥补Frozen Image encoder和Frozen LLM之间的gap。
基于Bert作为初始化的。
推理结构图
prompt
Give the following image: <Img>ImageContent</Img>. "
"You will be able to see the image once I provide it to you. Please answer my questions.
融合方法：
先将图像转为向量。将prompt除Image部分其他部分依次转为向量。
再将两者mix，得到最终向量。
def get_context_emb(self, prompt, img_list):device = img_list[0].deviceprompt_segs = prompt.split("<ImageHere>")assert (len(prompt_segs) == len(img_list) + 1), "Unmatched numbers of image placeholders and images."seg_tokens = [self.llama_tokenizer(seg, return_tensors="pt", add_special_tokens=i == 0).to(device).input_ids # only add bos to the first segfor i, seg in enumerate(prompt_segs)]seg_embs = [self.embed_tokens(seg_t) for seg_t in seg_tokens]# TODO: 这里具体如何混合在一起的，需要Debug查看mixed_embs = [emb for pair in zip(seg_embs[:-1], img_list) for emb in pair] + [seg_embs[-1]]mixed_embs = torch.cat(mixed_embs, dim=1)return mixed_embs