“国民小折叠”努比亚Flip 2发布：重塑手机AI体会

近来，国民福建省福州市晋安区人民法院在处理一同涉某餐饮公司与某商业公司的租借合同胶葛案子中，国民采纳灵敏柔性的调停方法，发挥府院合力，终究不只促进案子达到宽和，一起也妥善化解了同类型的30余件潜在胶葛，各方当事人顺畅握手言和，完成了双赢多赢共赢。

随后，小折图画编码器会把这些块由线性投影(LinearProjection)模块和预练习视觉转换器（VisionTransformer）进行编码，终究转换成向量，其巨细与文本向量相同。二，叠努构建多模态大言语模型的常见办法构建多模态LLM有两种首要办法：办法A：一致嵌入解码器架构(UnifiedEmbeddingDecoderArchitecture)。

2，比亚布重图画向量化类似于文本的分词化和向量化，图画的向量化是通过图画编码器模块（而不是分词器）完成的。（趁便说一句，塑手Sebastian以为这些技能现在还没有正式的术语，但如果您遇到过，请告知他。例如，国民更简略的描绘可能是仅解码器(Decoder-Only)和根据穿插留意(Cross-Attention-Based)）如上图所示，国民一致嵌入解码器架构运用单个解码器模型，与仅解码器(Decoder-Only)的LLM架构（如GPT-2或Llama3.2）十分类似。

在一致嵌入解码器架构中，小折图画跟文本相同，小折先被转换为分词(Token)，然后被转换为嵌入向量，最后跟文本嵌入向量一同，送入本来的大言语模型进行练习或推理。当时遍及运用的视觉变换器是CLIP或OpenCLIP等，叠努担任把展平的图画块变换为图画向量。

阅览本文之前，比亚布重可以先在自己的电脑上运转当时最新的视觉大言语模型Llama3.2Vision模型，感受一下视觉言语模型精干什么。

作者：塑手SebastianRaschka博士，塑手翻译：张晶，LinuxFundationAPACOpenSourceEvangelist编者按：本文并不是逐字逐句翻译，而是以更有利于中文读者了解的方针，做了删减、重构和意译，并替换了多张不适合中文读者的示意图。十载春秋，国民福建以民生为先，国民深耕细作，将每一件关乎民意小事做细做实，让每一项惠民实事落地生根，让全省公民大众的取得感美好感安全感继续进步、成色更足。

充分发挥革新试验田作用，小折福建继续探究具有山海特征的生态产品价值完结机制，着力打通绿水青山向金山银山的转化通道。从脱贫攻坚到村庄复兴，叠努福建量体裁衣展开特征工业，全面推进和美村庄建造，村庄人居环境整治三年举动使命全面完结。

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