CNN、RNN、Clip 概念

2025-09-26

深度学习模型详解：CNN、DNN、Transformer 与大语言/视觉语言模型（LLM/VLM）

在深度学习领域，CNN、DNN、Transformer 是核心基础架构，而 LLM（大语言模型）、CLIP、BLIP 等则是基于这些架构发展出的任务专用型模型（尤其是聚焦语言或跨模态任务）。本文将从“基础架构→专用模型”的逻辑，详细拆解各模型的定义、原理、应用场景，并梳理它们之间的联系，同时结合实例帮助理解。

一、基础深度学习架构：DNN、CNN、Transformer

基础架构是构建复杂模型（如 LLM、VLM）的“骨架”，它们定义了数据在模型中的传播与计算方式，核心差异在于对“数据结构”的适配性（如序列数据、网格数据）。

1. DNN（深度神经网络，Deep Neural Network）

DNN 是所有深度模型的“通用雏形”，本质是“多层全连接神经网络”，通过堆叠“输入层-隐藏层-输出层”实现对复杂非线性关系的拟合。

核心原理

全连接结构：隐藏层的每个神经元与前一层的所有神经元直接连接，每个连接对应一个权重（参数），通过反向传播优化权重以降低预测误差。
激活函数：引入 ReLU、Sigmoid 等激活函数，打破线性映射限制，使模型能学习复杂模式（如“图像中是否有猫”“句子是否为正面情绪”）。

局限性

参数爆炸：若输入维度高（如 224×224 图像展开为 50176 维向量），全连接层的参数数量会急剧增加（例如隐藏层 1000 个神经元时，参数数为 50176×1000=5e7），导致模型训练困难、过拟合。
忽略空间/序列结构：将输入数据（如图像、句子）展开为一维向量，丢失了关键的空间关联（如图像中“像素相邻关系”）或序列关联（如句子中“词的先后顺序”）。

典型应用

简单的结构化数据任务（如表格数据的分类/回归，例如“根据年龄、收入预测用户是否购买商品”）。
作为早期简单模型的基础（如 2012 年之前的图像分类模型）。

实例

手写数字识别（MNIST 数据集）：输入为 28×28 展开的 784 维向量，通过 2-3 层全连接隐藏层，输出 10 个数字的概率。

2. CNN（卷积神经网络，Convolutional Neural Network）

CNN 是为网格结构数据（如图像、视频帧）设计的专用架构，核心解决 DNN 的“参数爆炸”和“空间结构丢失”问题，目前仍是计算机视觉（CV）领域的基础。

核心原理（三大关键操作）

卷积层（Convolution Layer）：
- 用“卷积核（Filter）”（如 3×3 大小）在图像上滑动，计算局部像素的加权和，提取局部特征（如边缘、纹理、角点）。
- 优势：参数共享（一个卷积核在全图复用，减少参数）、局部感知（只关注相邻像素，保留空间关联）。
池化层（Pooling Layer）：
- 对卷积层输出的“特征图（Feature Map）”进行下采样（如最大池化、平均池化），减少特征图尺寸，降低计算量，同时增强模型对微小位移的鲁棒性（如“猫的位置偏移一点仍能识别”）。
全连接层（Fully Connected Layer）：
- 在模型末尾，将池化层输出的高维特征图展开为一维向量，通过全连接层映射到任务输出（如分类任务的类别概率）。

关键特性

层级特征提取：浅层卷积提取“低级特征”（边缘、纹理），深层卷积组合低级特征为“高级特征”（如眼睛、鼻子→最终的“猫”）。
平移不变性：同一物体在图像中位置不同，卷积核仍能提取到相同特征，无需重新学习。

典型应用

图像分类（如识别猫/狗、手写数字）、目标检测（如检测图像中的人、车）、图像分割（如区分医学影像中的肿瘤与正常组织）、图像生成（如风格迁移）。

实例

LeNet-5（1998 年，CNN 鼻祖）：用于 MNIST 手写数字识别，包含 2 个卷积层、2 个池化层、2 个全连接层。
ResNet-50（2015 年，解决深层模型退化问题）：通过“残差连接”实现 50 层深度，至今仍是图像分类、特征提取的常用 backbone（基础架构）。

3. Transformer（转换器）

Transformer 是 2017 年由 Google 提出的基于“自注意力机制（Self-Attention）”的架构，最初为解决“序列数据（如文本）的长距离依赖”设计，目前已成为 NLP（自然语言处理）、CV 甚至跨模态任务的“通用架构”（LLM、VLM 均基于 Transformer 构建）。

核心原理（两大核心模块）

自注意力机制（Self-Attention）：
- 核心思想：计算序列中每个元素与其他所有元素的关联程度（注意力权重），让模型聚焦于对当前任务更重要的元素。
- 计算逻辑：对每个输入元素（如文本中的词）生成 Query（查询）、Key（键）、Value（值）三个向量，通过 Query 与 Key 的相似度计算注意力权重，再用权重对 Value 加权求和，得到“注意力特征”。
- 优势：解决 RNN（循环神经网络）的“长距离依赖”问题（如文本中“前面提到的‘小明’与后面‘他’的关联”），且支持并行计算（RNN 需逐元素处理，Transformer 可同时处理所有元素）。
编码器-解码器（Encoder-Decoder）结构：
- 编码器（Encoder）：接收输入序列（如“英文句子”），通过多层自注意力+前馈网络，输出“上下文特征表示”（包含序列中所有元素的关联信息）。
- 解码器（Decoder）：接收编码器的特征+已生成的输出序列（如“部分中文翻译”），通过“掩码自注意力”（避免提前看到未来元素）和“交叉注意力”（关注编码器的输入特征），生成完整输出序列。

关键变种

仅编码器架构：适用于“理解类任务”（如文本分类、情感分析），代表为 BERT（双向编码器）。
仅解码器架构：适用于“生成类任务”（如文本生成、翻译），代表为 GPT（生成式预训练转换器）。
编码器-解码器架构：适用于“序列到序列任务”（如机器翻译、文本摘要），代表为 T5。

典型应用

NLP：文本分类、机器翻译、问答系统、文本生成。
CV：图像分类（ViT，Vision Transformer）、目标检测（DETR）。
跨模态：图文检索、图像描述生成（CLIP、BLIP 基于此）。

实例

BERT-base：12 层编码器，用于文本理解任务（如“判断句子是否为同义句”）。
GPT-3：1750 亿参数，仅解码器架构，支持高质量文本生成（如写文章、代码）。
ViT（Vision Transformer）：将图像分割为 16×16 的“图像块（Patch）”，视为序列输入 Transformer 编码器，实现高精度图像分类。

二、专用模型：LLM、CLIP、BLIP（基于基础架构的任务延伸）

上述基础架构（尤其是 Transformer）为复杂任务提供了“骨架”，而 LLM、CLIP、BLIP 则是在骨架上填充“任务专用数据与训练目标”，形成的端到端解决方案。其中：

LLM 聚焦“纯语言任务”，是语言领域的专用大模型；
CLIP、BLIP 聚焦“图像-语言跨模态任务”，属于VLM（视觉语言模型，Vision-Language Model）。

1. LLM（大语言模型，Large Language Model）

LLM 是基于 Transformer（多为仅解码器架构）构建、专注于语言任务的大参数模型，核心能力是“理解与生成人类语言”，通过“海量文本预训练+任务微调”实现通用语言能力。

核心定义与原理

“大”的核心：
1. 参数量大（通常数十亿至万亿级，如 GPT-3 1750 亿、GPT-4 约万亿级）；
2. 训练数据量大（基于互联网海量文本，如书籍、网页、论文，覆盖多种语言与领域）。
训练流程：
1. 预训练（Pre-training）：在海量无标注文本上学习“语言规律”（如语法、语义、常识），目标是“根据前文预测下一个词”（如输入“今天天气很”，预测下一个词是“好”）。
2. 微调（Fine-tuning）：在特定任务的标注数据上（如问答、翻译）调整参数，使模型适配具体任务。
核心架构：几乎全部基于 Transformer 仅解码器架构（如 GPT 系列），少数基于编码器-解码器（如 T5），原因是“仅解码器更适合生成式任务，符合人类对语言模型的核心需求（如写文本、对话）”。

关键能力

语言理解：情感分析、文本分类、问答、常识推理。
语言生成：写文章、代码、诗歌、对话（如 ChatGPT）、机器翻译。

实例

模型名称	参数量	架构	核心能力与应用
GPT-3	1750亿	仅解码器	文本生成、代码生成、简单推理（如“计算 2+3”）
ChatGPT	基于GPT-3.5微调	仅解码器	对话交互（如聊天、答疑）、任务助手（如写邮件、改作文）
LLaMA-2	70亿/130亿/700亿	仅解码器	开源LLM，支持多语言对话、文本生成，适合本地化部署
文心一言	未知（百亿-千亿级）	编码器-解码器	中文优先，支持对话、文本生成、多模态理解（如识别图像）

2. CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training，对比语言-图像预训练）

CLIP 是 OpenAI 2021 年提出的跨模态基础模型（VLM），核心目标是“建立图像与文本的通用关联”，实现“零样本（Zero-shot）跨模态任务”（无需任务微调即可直接使用）。

核心定义与原理

架构基础：双编码器结构（分别处理图像和文本，均基于 Transformer）：
1. 图像编码器：可选 CNN（如 ResNet）或 Transformer（如 ViT），将图像转换为“图像特征向量”。
2. 文本编码器：基于 Transformer 编码器（如 BERT 简化版），将文本（如“一只猫坐在沙发上”）转换为“文本特征向量”。
训练目标（对比学习）：
- 输入“图像-文本对”（如“猫的图片”+“一只猫”），让模型学习“匹配的图文对特征向量更相似，不匹配的更疏远”。
- 具体做法：将 N 个图像和 N 个文本组成 N×N 的矩阵，训练模型让“对角线（匹配对）的相似度最高，非对角线（不匹配对）的相似度最低”。

关键能力（零样本优势）

零样本图像分类：无需训练数据，直接用文本描述类别（如“狗”“猫”“汽车”），模型通过对比图文特征判断图像属于哪一类。
图文检索：输入文本（如“红色的日落”），检索最匹配的图像；或输入图像，检索最匹配的文本描述。
跨模态特征对齐：为后续 VLM（如 BLIP、Stable Diffusion）提供“图文特征关联”的基础。

局限性

不支持“图像描述生成”（如输入图像输出文本），仅能做“特征对比与检索”，属于“判别式”模型，非“生成式”模型。
零样本分类精度虽高，但在细分领域（如医学影像）仍不如专用微调模型。

实例

零样本识别动物：输入一张“熊猫”图片，同时输入文本列表 [“熊猫”, “老虎”, “狮子”]，CLIP 会计算图像特征与每个文本特征的相似度，最终输出“熊猫”为最高概率类别。
图文检索：在 10 万张图像库中，输入文本“戴着帽子的小女孩”，CLIP 能快速返回最匹配的几张图像。

3. BLIP（Bootstrapping Language-Image Pre-training，引导式语言-图像预训练）

BLIP 是 Salesforce 2022 年提出的生成式 VLM，在 CLIP 的“图文特征对齐”基础上，进一步增强了“生成式能力”（如图像描述、视觉问答），同时支持判别式任务（如图文检索）。

核心定义与原理

架构基础：编码器-解码器+单编码器双用（灵活适配不同任务）：
1. 图像编码器：基于 ViT（Vision Transformer），提取图像特征。
2. 文本编码器/解码器：基于 Transformer，可切换为“编码器模式”（处理判别式任务，如图文检索）或“解码器模式”（处理生成式任务，如图像描述）。
训练目标（多任务引导）：
1. 对比学习（延续 CLIP）：对齐图文特征，优化图文检索任务。
2. 图像文本匹配（ITM）：判断“图像-文本对是否匹配”（如“猫的图片”+“一只狗”为不匹配），增强图文关联理解。
3. 文本生成（ITC）：输入图像，生成对应的文本描述（如“一只黑色的猫趴在窗台上”），训练生成式能力。
核心创新：Bootstrapping（自引导）：
- 用模型自身生成的“伪标签”（如对图像生成多个文本描述）扩充训练数据，解决“高质量图文标注数据稀缺”的问题，提升模型泛化能力。

关键能力（兼顾判别与生成）

生成式任务：图像描述（Image Captioning）、视觉问答（VQA，如输入图像+问题“图中有几只狗”，输出答案“2只”）、图文对话（如输入图像+“这是什么动物”，输出“这是一只熊猫”）。
判别式任务：图文检索、图文匹配判断。

与 CLIP 的核心差异

维度	CLIP	BLIP
核心任务	判别式（检索、分类）	判别式+生成式（检索+描述+VQA）
架构	双编码器（独立处理图文）	编码器-解码器（共享特征，支持生成）
训练目标	仅对比学习	对比学习+ITM+文本生成
生成能力	无	支持图像描述、VQA等

实例

图像描述：输入一张“孩子在公园放风筝”的图片，BLIP 输出文本“一个小男孩在绿色的草地上放风筝，天空中有白云”。
视觉问答：输入同一张图片+问题“孩子在什么地方放风筝”，BLIP 输出答案“公园的草地上”。

三、各模型之间的联系与层级关系

所有模型并非孤立存在，而是呈现“基础架构→专用模型”的层级依赖关系，且跨模态模型（CLIP、BLIP）进一步融合了语言与视觉能力。

1. 层级依赖关系（从底层到上层）

graph TD
    A[DNN（全连接基础）] --> B[CNN（适配网格数据，CV基础）]
    A --> C[Transformer（适配序列/网格，通用架构）]
    C --> D[LLM（仅语言，如GPT）]
    B --> E[VLM的图像分支（如CLIP的ResNet）]
    C --> F[VLM的图文分支（如CLIP的ViT/文本编码器）]
    E & F --> G[CLIP（双编码器，图文对齐）]
    G --> H[BLIP（编码器-解码器，生成式VLM）]

底层：DNN：是 CNN、Transformer 的“祖先”，全连接层是所有模型的基础组件（如 CNN 末尾的全连接层、Transformer 的前馈网络）。
中层：CNN + Transformer：
- CNN 是传统 CV 任务的核心，为 VLM 提供图像特征提取能力（如 CLIP 的 ResNet 图像编码器）。
- Transformer 是“通用架构”，既支撑 LLM（仅解码器），也支撑 VLM 的文本编码器和图像编码器（如 ViT）。
上层：LLM + VLM：
- LLM 是 Transformer 在“纯语言领域”的极致应用，专注语言理解与生成。
- VLM（CLIP、BLIP）是 Transformer/CNN 在“跨模态领域”的应用，融合图像与语言能力，其中 CLIP 是基础（图文对齐），BLIP 是进阶（增加生成能力）。

2. 核心关联总结

架构复用：LLM、CLIP、BLIP 均以 Transformer 为核心架构（CLIP 可选 CNN 图像编码器），Transformer 的自注意力机制是它们处理“长距离依赖”“跨模态关联”的关键。
任务扩展：
- DNN/CNN 聚焦“单模态任务”（如表格数据、图像）；
- Transformer 扩展到“单模态序列任务”（如文本）和“跨模态任务”；
- LLM 专注“语言单模态”，VLM 专注“图像-语言跨模态”。
能力递进：
- CLIP 解决“图文特征对齐”，但无生成能力；
- BLIP 在 CLIP 基础上增加“生成能力”，实现“理解+生成”双功能；
- 最新 VLM（如 GPT-4V、Gemini）进一步融合 LLM 的语言能力与 VLM 的视觉能力，实现“多模态对话与推理”（如输入图像+文本，生成复杂回答）。

四、总结：各模型的核心定位与应用场景

模型类型	核心定位	关键优势	典型应用场景
DNN	深度学习通用雏形	结构简单，适配结构化数据	表格数据分类/回归
CNN	图像/网格数据专用架构	空间特征提取，参数高效	图像分类、目标检测、图像分割
Transformer	通用序列/网格架构	长距离依赖，并行计算	文本生成（LLM）、图像分类（ViT）、机器翻译
LLM	语言专用大模型	语言理解与生成能力强	对话（ChatGPT）、代码生成、写文章
CLIP	跨模态基础模型（判别式）	零样本图文检索/分类	无标注数据的图像分类、图文检索
BLIP	跨模态生成模型	兼顾判别与生成，支持VQA	图像描述、视觉问答、图文对话

通过以上梳理可见：从 DNN 到 Transformer，是“架构通用性”的提升；从基础架构到 LLM/VLM，是“任务专用性”的深化。这些模型共同构成了当前深度学习在语言、视觉、跨模态领域的核心技术体系，也是 AI 应用（如 ChatGPT、AI 绘画、智能助手）的底层支撑。

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剖析多模态大模型智能体的对抗鲁棒性

2025-07-03

《多模态 LM 智能体的对抗鲁棒性分析及评估框架》

以下是《Dissecting Adversarial Robustness of Multimodal LM Agents》一文的内容翻译与结构梳理，结合核心研究目标、方法、结果及结论展
github仓库：https://github.com/ChenWu98/agent-attack

一、研究背景与目标

背景

随着大语言模型（LLMs）用于构建自主智能体（如网页交互、物理世界操作），其对抗鲁棒性成为关键挑战。与聊天机器人不同，智能体是多组件复合系统，现有 LLM 安全评估无法覆盖其复杂攻击面。
目标

分析多模态 LM 智能体在真实环境中的对抗鲁棒性。
提出评估框架，揭示攻击如何通过智能体组件传播。
验证现有智能体（包括反射、树搜索等先进架构）的脆弱性，并探索防御思路。

二、核心方法与框架

实验环境：VWA-Adv

在 VisualWebArena（网页智能体环境）基础上，构建包含 200 个 adversarial 任务的扩展集，模拟真实攻击场景（如篡改商品图像 / 文本），定义 “良性成功率（Benign SR）” 和 “攻击成功率（ASR）” 作为评估指标。
Agent Robustness Evaluation（ARE）框架

将智能体建模为有向图：节点为组件（环境、策略模型、评估器等），边表示信息流向及 “对抗影响力（AdvIn）”，用边权重 λ 量化攻击传播强度。
核心价值：分解攻击成功率，定位脆弱组件，比较不同智能体架构的鲁棒性差异。

三、智能体类型与架构

文中聚焦 4 类典型智能体，基于组件构成差异建模为不同图结构：

基础智能体（Base Agent）：仅含策略模型，直接接收环境的图像和文本输入。
字幕增强型智能体：策略模型 + 字幕生成器（将图像转为文本，辅助决策）。
反射智能体（Reflexion Agent）：策略模型 + 评估器（评估轨迹并生成反思，支持二次尝试）。
树搜索智能体：策略模型 + 价值函数（策略生成候选动作，价值函数评分并选择最优）。

四、攻击方式与实验结果

针对不同智能体组件和访问权限（文本 / 图像），设计多种攻击，核心结果如下：

文本注入攻击

场景：攻击者可修改环境文本（如商品描述）。
效果：对 GPT-4o 策略模型的 ASR 达 40%，可覆盖视觉输入的影响。

字幕生成器攻击（白盒图像攻击）

场景：针对带白盒字幕生成器的智能体，篡改图像使字幕生成器输出对抗性文本。
效果：ASR=31%，92% 的字幕含对抗信息（λ=0.92），揭示 “字幕生成器提升性能但引入风险” 的权衡。

CLIP 攻击（黑盒图像攻击）

场景：针对无白盒字幕生成器的智能体，通过优化图像扰动（<5% 像素），利用 CLIP 与黑盒 LM 的迁移性实施攻击。
效果：自字幕智能体 ASR=19%，基础智能体 ASR=10%（因需从触发图像迁移至完整截图，难度更高）。

评估器攻击（反射智能体）

场景：攻击评估器使其接受对抗动作、生成恶意反思。
效果：单独攻击 ASR=8%；联合攻击策略模型时，ASR 从 31% 升至 36%。

价值函数攻击（树搜索智能体）

场景：攻击价值函数使其对恶意动作打高分。
效果：单独攻击 ASR=8%；联合攻击时，ASR 从 31% 升至 38%。

五、防御策略与局限性

防御尝试

系统提示词：无效，无法提升鲁棒性。
释义防御：将不可信文本释义，ASR 从 31% 降至 27.5%，效果有限。
显式一致性检查：逐图生成字幕并校验，ASR 近零，但 API 调用成本高，且组件本身可能被攻击（上限 38%）。

局限性

攻击仅验证了网页环境，未扩展至操作系统等场景。
未覆盖新兴智能体算法，鲁棒性需持续跟踪。

六、结论与意义

现有先进智能体（包括 GPT-4o 驱动的反射 / 树搜索智能体）易受攻击，单图扰动即可实现 67% 的 ASR。
新增组件（评估器、价值函数）在未被攻击时提升鲁棒性，但被攻击后反而增加脆弱性。
提出的 ARE 框架为分析智能体系统级鲁棒性提供了工具，呼吁更强防御机制的研发。

PPT 结构建议

标题页 + 研究背景（1-2 页）
核心方法（VWA-Adv + ARE 框架，2-3 页）
智能体架构与攻击方式（结合图示，3-4 页）
关键结果与分析（对比不同攻击效果，2-3 页）
防御与局限（1-2 页）
结论与未来方向（1 页）

可重点突出 “组件 - 攻击 - 鲁棒性” 的关联，用图表（如图 4、5、6）直观展示攻击成功率差异。

（注：文档部分内容可能由 AI 生成）

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基于stm32和deepseek的实体桌面机器人

2025-04-01

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ollama使用，本地部署大模型

2025-04-01

ollama命令

模型拉取命令

`ollama pull <model_name>`

# 作用 
从 Ollama 模型库中下载指定名称的模型到本地。 
# 示例 
ollama pull llama2 
# 解释 此命令会将名为 llama2 的模型下载到本地，之后就可以在本地使用该模型进行交互。

模型运行命令

`ollama run <model_name>`

# 作用
启动指定模型并进入交互模式，用户可以在命令行中输入问题或指令，模型会生成相应的回答。
# 示例
ollama run llama2
# 解释
运行 llama2 模型，随后可以在命令行输入内容与模型进行对话。

`ollama run <model_name> -n <number> -t <temperature>`

# 作用
运行指定模型，并可以指定一些参数来调整模型的行为。
# 参数说明
- -n <number>：设置生成文本的最大长度。
- -t <temperature>：设置生成文本的随机性，值越大生成的文本越随机。
# 示例
ollama run llama2 -n 500 -t 0.7
# 解释
运行 llama2 模型，将生成文本的最大长度设置为 500，温度设置为 0.7。

服务启动命令

`ollama serve`

# 作用
启动 Ollama 服务，使其在默认端口（11434）监听，以便通过 API 或者客户端工具来和 Ollama 进行交互。
# 示例
ollama serve
# 解释
启动服务后，就可以使用 API 向该服务发送请求，获取模型生成的内容。
# tip
注册为后台服务，开机自启
sc create OllamaService binPath= "C:\Path\To\ollama serve" start= auto
然后启动
sc start OllamaService

`ollama serve --port <port_number>`

# 作用
启动 Ollama 服务，并指定服务监听的端口号。
# 示例
ollama serve --port 8080
# 解释
启动服务并让其在 8080 端口监听。

模型信息查看命令

`ollama show <model_name>`

# 作用
显示指定模型的详细信息，可能包含模型的参数大小等内容。
# 示例
ollama show llama2
# 解释
查看 llama2 模型的详细信息。

API 请求示例

`curl -s -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "llama2", "prompt": "你好"}' http://localhost:11434/api/generate`

# 作用
使用 curl 工具向本地运行的 Ollama 服务发送 API 请求，请求指定模型生成文本。
# 参数说明
- -s：静默模式，不显示进度信息。
- -X POST：指定请求方法为 POST。
- -H "Content-Type: application/json"：设置请求头，表明请求体为 JSON 格式。
- -d '{"model": "llama2", "prompt": "你好"}'：设置请求体，指定使用的模型和输入的提示信息。
# 示例解释
向本地 11434 端口的 Ollama 服务发送请求，使用 llama2 模型根据“你好”这个提示信息生成文本。