Fuyu架构解析：直接输入原始图像Patch而非编码特征的极简多模态设计 大家好，今天我们来深入探讨一下Fuyu架构，这是一种极简的多模态模型，它颠覆了传统多模态模型的设计思路，直接将原始图像Patch输入模型，而非使用预训练的视觉特征提取器。这种设计理念带来了许多优势，但也伴随着一定的挑战。我们将从以下几个方面进行讲解： 传统多模态模型的局限性 Fuyu架构的核心思想与设计 Fuyu架构的优势与劣势 Fuyu架构的实现细节与代码示例 Fuyu架构的训练与优化策略 Fuyu架构的未来发展方向 1. 传统多模态模型的局限性 传统的多模态模型，尤其是那些涉及图像和文本的模型，通常会依赖于预训练的视觉特征提取器，例如ResNet、ViT等。这些模型首先将图像输入到这些预训练的视觉模型中，提取出高维的特征向量，然后将这些特征向量与文本信息进行融合，再进行下游任务的预测。 这种方法的局限性在于： 信息瓶颈： 预训练的视觉模型本质上是一个信息压缩的过程，它会将图像中的信息压缩成一个固定长度的特征向量。这个过程中不可避免地会丢失一些信息，尤其是那些与预训练任务无关的信息。这些丢失的信息可能会对下游的 …