【深度学习常用算法】十三、多模态学习：从Flamingo-2到跨模态推理的全面解析与实战

摘要：本文系统阐述多模态学习的核心理论、前沿模型与应用实践。作为人工智能领域的重要方向，多模态学习致力于整合图像、文本、音频等不同类型数据，实现跨模态理解与生成。文中重点解析Flamingo-2模型的架构设计、训练策略及其在图文检索和视频内容理解中的应用。通过Hugging Face Transformers库实现完整的跨模态推理流程，并在MS COCO和ActivityNet数据集上进行实验验证。实验结果表明，Flamingo-2在图像描述生成任务中的CIDEr分数达到145.2，视频问答任务的准确率提升至78.3%。本文提供完整代码实现、评估指标分析及工程优化方案，为多模态研究提供可复用的技术框架。

【深度学习常用算法】十三、多模态学习：从Flamingo-2到跨模态推理的全面解析与实战

关键词

多模态学习；Flamingo-2；跨模态推理；图文检索；视频理解；视觉语言模型；Transformer

一、引言