01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
ビジョンタワーは、画像と文章を扱うモデルのうち、画像側の処理を担う部分です。LLaVAではCLIPの視覚エンコーダーがこの役割を担い、構成には視覚バックボーンと、視覚特徴を文章側へ接続するプロジェクターが含まれます。NVIDIAのMiniMax M3 VLでは、ViT、マルチモーダルプロジェクター、画像トークンをまとめる処理から構成され、文章側と同じ隠れ次元の画像トークンを返します。ビジョンタワー単体が文章を生成するわけではなく、具体的な内部構成や出力形式はモデルごとに異なります。
02 / IN PRACTICE
Vision Towerの活用例
たとえば、こんな場面で
画像について質問に答えるモデルでは、ビジョンタワーで画像の特徴を抽出し、プロジェクターを介して文章生成部分へ渡す構成が考えられます。これにより、画像と質問文の両方を入力として回答を生成できます。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
モデルを確認するときは、使用する視覚バックボーン、特徴を取り出す層、プロジェクターの設定を確認します。複数画像への対応や入力形式はモデル固有であり、個別の資料に従う必要があります。
参考資料
LLaVa · Hugging Face (新しいタブで開きます)nemo_automodel.components.models.minimax_m3_vl.vision_encoder | NVIDIA NeMo AutoModel (新しいタブで開きます)AttributeError: 'LlamaModel' object has no attribute 'vision_tower' · Issue #15 · haotian-liu/LLaVA (新しいタブで開きます)用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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