LLM（大语言模型）能识别图像的核心原因:图像和文本记性特征识别且对其

LLM（大语言模型）能识别图像的核心原因:图像和文本记性特征识别且对其

在于跨模态对齐技术——通过训练将图像和文本映射到同一语义空间，使语言模型能够理解视觉信息。

一、为什么LLM能识别图像？核心技术原理

1. 跨模态对齐：让图像与文本说同一种语言

• 向量空间统一：
  图像通过CNN或ViT编码为特征向量（如512维），文本通过Transformer编码为语义向量（如768维）。CLIP等模型通过对比学习优化编码器参数，使匹配图文对的向量在空间中距离极近（如余弦相似度>0.8），不匹配对的向量距离极远（如相似度<0.3）。

  • 数学本质：
    对比损失函数（如InfoNCE）迫使匹配对的相似度得分远高于不匹配对。例如，输入图像**“猫”和文本“cat”，模型学习让两者的相似度得分**（如0.9）显著高于“猫”与“汽车”的得分（如0.2）。

• 语义关联