用 NVIDIA FLARE 构建联邦多模态 AI 工作流
NVIDIA Generativ1 天前
多模态模型面临的数据协作难题
现代视觉语言模型（VLM）能够完成视觉问答、图像描述以及图文推理等任务。不过在实际应用中，用于适配这些模型的数据可能分散在不同机构或组织中，而这些参与方由于数据管理等限制，无法把原始记录集中到同一位置。
这使多模态模型的训练和适配面临一个现实问题：如何在数据无法集中共享的情况下，让多个数据持有方共同参与模型训练？
联邦学习让数据留在本地
联邦学习提供了一种解决思路：训练过程可以在多个数据本地站点之间协调进行，各参与方无需先将原始数据汇总到中央位置。
对于视觉语言模型而言，这种方式可以用于构建跨机构的多模态 AI 训练工作流，在保留数据本地化特性的同时开展协作训练。
NVIDIA FLARE 的应用方向
NVIDIA FLARE 面向联邦学习场景，可用于组织和协调分布式训练流程。将其与视觉语言模型结合，可以构建联邦多模态 AI 工作流，使分散在不同机构的数据参与模型适配，而不要求首先集中原始记录。
这一方向尤其适合关注多模态模型、联邦学习以及跨机构 AI 协作的开发者和研究人员。