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前言本篇介绍为什么多模态大语言模型（MLLM）最近的工作中用BLIP2中Q-Former结构的变少了？简单来说，相较于MLP的方案，即LLaVA-1.5，BLIP-2中的Q-Former模型在参数量上更为庞大，其收敛过程也相对缓慢。在同等条件下，Q-Former的性能并未达到LLaVA-1.5所展现出的卓越水平。值得注意的是，即使在数据

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Motivation&Abs端到端大规模视觉语言预训练的开销极大。为此，本文提出了BLIP2，利用现成的冻住的imageencoder以及LLM引导视觉语言预训练。模态差距：通过两阶段训练的轻量级的QueryTransformer（Q-Former）弥补。第一阶段：从冻结的imageencoder引导VL学习；第二阶段：从冻结的LLM引导视