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视觉编码器是大模型中处理视觉信息的重要部分，它将输入图像经过一系列处理转化为数字特征向量，从而为后续的推理提供输入
视觉编码器可基于卷积神经网络，利用卷积核局部处理图像特征，也可基于视觉Transformer，通过自注意力机制捕捉远距离依赖。特征会在多层中逐渐由低级边缘纹理转化为高级语义表示
视觉编码器首先将图像进行归一化等预处理，再拆分为小块，并通过线性映射嵌入成向量，在多层网络中逐步提炼，最终输出紧凑的特征表示
在多模态模型中，视觉编码器输出的特征会投射到与文本模型相同的向量空间，通过跨模态注意力机制，视觉token和文本token能够相互关注并融合，实现更强的多模态理解能力
在图像描述任务中，视觉编码器将图像转为特征，语言模型生成描述。在视觉问答中，它帮助提取关键信息供回答问题。在图像分类中，它输出类别预测。这些应用展示了视觉编码器的核心价值
视觉编码器的发展面临计算开销、泛化和多尺度问题。未来趋势包括更高效的网络结构、更大规模的预训练以及多模态融合性能持续提升