Объединяем язык и зрение: как LAVIS упрощает создание мультимодальных ИИ-моделей
— добро пожаловать, дорогой читатель, сегодня мы разберём один из самых удобных инструментов для визуально-языковых моделей и посмотрим, как он устроен изнутри.
🌄 Вступление: когда мультимодальность стала нормой
Давай честно: ещё пару лет назад собрать полноценную мультимодальную модель было чем-то вроде ремонта в августе. Дорого, сложно и всегда затягивалось.
У тебя: — одна библиотека для vision-трансформера, — другая для текстового энкодера, — третья для обучения, — четвёртая для fine-tuning, — пятая для inference, а всё вместе — «чтобы собрать хоть что-то похожее на CLIP».
И вот на сцену выходит LAVIS — библиотека, которая сказала: «Хватит страданий, инженеры, давайте я просто сделаю всё за вас».
Так что устраивайся поудобнее. Сейчас мы посмотрим, как LAVIS превращает мультимодальный хаос в уют и структурность.
🔍 Что такое LAVIS и чем он вообще занимается
LAVIS — это библиотека от Salesforce Research, появившаяся в 2022 году как часть их большого проекта по развитию мультимодальных моделей.
Официальный репозиторий: 👉
Она решает боль, знакомую каждому, кто пытался собрать VLM:
«Почему всё так сложно? Дайте мне нормальный фреймворк!»
И разработчики дали.
LAVIS — это такой «HuggingFace, но специально для визуально-языковых моделей».
Он включает:
- готовые модели (BLIP, BLIP-2, ALBEF, OFA);
- простейший API для загрузки, обучения и inference;
- встроенные датасеты;
- удобную систему конфигураций;
- готовые пайплайны для задач вроде image captioning, VQA, retrieval;
- поддержку Vision Transformer (ViT), Q-Former, CLIP и других энкодеров.
Если коротко: это как LEGO Technic. Хочешь — собираешь базовую машину, хочешь — делаешь собственную 12-скоростную трансмиссию с турбонаддувом.
🎯 Почему LAVIS стал почти стандартом для VLM
Потому что он закрывает сразу три большие проблемы:
1. Унификация экосистемы
Без LAVIS каждый исследователь собирал свою Frankenstein-архитектуру.
С LAVIS:
- все модели имеют единый интерфейс;
- датасеты подключаются одинаково;
- тренировочные циклы унифицированы;
- трюки обучения уже встроены.
2. Готовые state-of-the-art модели
В LAVIS живут такие звери, как:
- BLIP (Bootstrapped Language-Image Pretraining)
- BLIP-2 (ещё мощнее и быстрее, работает с LLM)
- ALBEF
- OFA
- CLIP модели
Причём всё загружается одним вызовом:
Всё. Готово.
3. Реально удобный пайплайн для исследований
LAVIS делает то, что любят исследователи:
- разделение моделей и задач
- модульную архитектуру
- конфиги через YAML
- возможность заменить любой компонент (энкодер, декодер, тренер)
- тестирование с минимальным количеством строк кода
Это библиотека, построенная инженерами для инженеров.
🤹 Как работает мультимодальность в LAVIS человеческим языком
Чтобы понять, почему LAVIS удобнее других, давай посмотрим на то, что происходит «под капотом».
🧱 Главный принцип LAVIS: модульность
Библиотека разделена на 4 составляющие:
1. Модель (Model)
Внутри — энкодеры, декодеры, cross-attention, Q-Former, ViT, всё, что склеивает текст и изображение.
2. Задача (Task)
Определяет:
- что модель должна сделать;
- как считать лосс;
- какие метрики использовать.
Примеры:
- captioning
- VQA
- retrieval
- generation
3. Датасет (Dataset)
Уже есть встроенные:
- MS COCO
- Flickr30k
- Conceptual Captions
- NLVR2
- VQAv2
Ты можешь подключить свой в две строки.
4. Тренер (Trainer)
Тут вся магия обучения:
- distributed training
- AMP
- gradient accumulation
- checkpointing
И всё это — без боли.
🚀 Мини-демо: создаём captioning-модель за 10 строк
Пример, который показывает, почему LAVIS любят:
Всё. Модель BLIP выдала подпись к изображению.
Хочешь другую модель? Пиши:
Хочешь другой размер? Меняешь "base" на "large".
Хочешь fine-tuning на своём датасете? Открываешь конфиг и задаёшь три поля.
🧩 BLIP и BLIP-2 — сердце LAVIS
Чтобы понимать, почему библиотека так успешна, надо понимать её главных героев.
🔥 BLIP (2022)
Основан на идее Bootstrapped Captioning:
- Генерируем «псевдо-подписи» для изображений с помощью captioning-модели.
- Учим модель на этих же данных.
- Повторяем процесс, пока модель не станет лучше генератора.
Миссия BLIP — создать универсальный мультимодальный энкодер+декодер, способный:
- подписывать изображения;
- отвечать на вопросы;
- искать тексты по картинкам и картинки по текстам.
BLIP стал основой LAVIS.
⚡ BLIP-2 (2023)
Это уже зверь посерьёзнее.
Архитектура:
- Vision Transformer (ViT-G/14)
- Q-Former (Query Transformer, маленький трансформер для сжатия визуальных фич)
- LLM (T5, Flan-T5, LLaMA, OPT)
Главная идея BLIP-2 — подключить LLM к image encoder без тяжёлого обучения. Этим он сильно дешевле CLIP+LLM гибридов.
Результат:
- Captioning стало доступным на уровне GPT-3.5.
- VQA — на уровне Gemini 1.0.
- Zero-shot — феноменальный.
BLIP-2 сейчас основа многих коммерческих проектов.
🧠 Философия LAVIS: доступность и исследовательская гибкость
Команда Salesforce ставила себе цель:
«Сделать мультимодальные модели такими же доступными, как NLP-модели на HuggingFace».
И давай признаемся: получилось.
Миссия LAVIS:
- стандартизировать подходы к мультимодальности;
- упростить доступ к SOTA-моделям;
- дать исследователям удобный фреймворк как для прототипирования, так и для production.
Партнёрства:
- Salesforce (основной создатель)
- HuggingFace (модели совместимы)
- Research-сообщество Stanford, CMU, Tsinghua (используют в исследованиях)
- Большие компании, использующие BLIP-2 в продуктах: Notion AI, MidJourney backend, UI-анализаторы.
🌍 Аналитика рынка: почему LAVIS выстрелил именно в 2023–2025
Потому что мир внезапно понял:
- GPT с глазами — это не просто игрушка;
- VLM под капотом большинства ИИ-продуктов;
- CLIP стареет, архитектуры усложняются;
- собрать VLM в 2025 – задача для сеньора;
- нужен инструмент, который снимает инженерные страдания.
Позиция LAVIS на рынке:
- №1 по удобству;
- №1 по готовым моделям;
- №2 по популярности после HuggingFace Multimodal (но HF менее удобный для обучения);
- №1 среди исследовательских мульти-платформ.
🎯 Зачем LAVIS нужен реальному разработчику
Если ты — ML/AI инженер, то библиотека помогает в:
1. Создании Vision-Language сервисов
Например: – сервисы описания изображения – поиск по картинкам – извлечение информации из фотографий документов – визуальные ассистенты
2. Прототипировании R&D решений
Хочешь сделать свою модель? BLIP-2 — база.
3. Построении AGI-агентов
BLIP-2 легко интегрируется в цепочку: Vision Encoder → Q-Former → LLM → Agent Tools.
4. Сборе датасетов и подготовке данных
С LAVIS можно автоматически подписывать изображения и создавать свой dataset.
🛠 А теперь давай заглянем в архитектуру LAVIS
Вот основные компоненты:
Всё предельно прозрачно. Хочешь изменить архитектуру Vision Transformer? Меняешь один import.
Хочешь прикрутить LLaMA 3 или DeepSeek-R1 как текстовый декодер? Меняешь три строки.
🧪 Как собрать свою мультимодальную модель на LAVIS
1.Простой пример:
2. Подключаем датасет:
3. Настраиваем тренера
4. Обучаем
Всё. Ты создал собственную captioning-модель.
С нуля это заняло бы недели.
🎮 Самое интересное: LAVIS + свои данные
Допустим, ты хочешь научить модель:
- распознавать упаковки товаров;
- определять дефекты деталей;
- анализировать UI-скриншоты;
- описывать сцены;
- читать схемы и чертежи.
В LAVIS это делается так:
- создаёшь JSON-файл формата:
- пишешь небольшой Dataset класс
- подключаешь в YAML
- запускаешь обучение
И всё работает.
📚 Полезные ссылки
Если хочешь копнуть глубже — вот основные документы:
- Репозиторий
- Оригинальная статья BLIP:
- BLIP-2:
- OFA:
- ALBEF:
🚀 Будущее: LAVIS как фундамент AGI
Вот куда всё движется:
- глобальные VLM-агенты используют BLIP-2 или его аналоги;
- комбинирование vision + language становится стандартом;
- модели учатся понимать мир так же, как человек: глазами и текстом;
- архитектуры становятся модульными и гибкими;
- AGI немыслим без визуального восприятия.
LAVIS — один из тех инструментов, который незаметно, но фундаментально приближает нас к этому будущему.
🙌 Если статья была полезной…
Буду рад лайку и комментарию — это помогает видеть, что тема интересная, и подсказывает, о чём написать в следующих публикациях.
Пиши, сталкивался ли ты с LAVIS или BLIP-2 — интересно, какие задачи ты решал!