在多模态大模型（如 LLaVA、Qwen‑VL）中，通常的做法是冻结预训练好的视觉编码器和语言模型（LLM），只训练一个轻量的投影层（Projector）来对齐两个模态。这样做既能完整保留原有模型的强大能力，又能极大降低训练成本。本文通过一个核心代码不足 200 行的极简示例，完整演示了“冻结编码器与 LLM、只训练投影层”的训练框架。虽然网络规模极小（视觉维度仅 32，LLM 维度仅 64），但它清晰展示了：如何将视觉特征转换为 LLM 能理解的嵌入序列；如何拼接多模态输入，并正确处理位置编码与注意力掩码；如何在损失计算中屏蔽非文本 token；如何实现推理生成。示例具体配置如下，手把手带你搭建一个多模态语言模型：视觉编码器：CLIPVisionModel（输入 32×32 图像，patch=8，输出 17 个视觉 token，维度=32）语言模型：Qwen2ForCausalLM（隐藏维 64，2 层，词表大小 1000）投影层：MLP（32 → 64）1 视觉编码器：CLIPVisionModelvcfg=CLIPVisionCo
在多模态大模型（如 LLaVA、Qwen‑VL）中，通常的做法是冻结预训练好的视觉编码器和语言模型（LLM），只训练一个轻量的投影层（Projector）来对齐两个模态。这样做既能完整保留原有模型的强大能力，又能极大降低训练成本。本文通过一个核心代码不足 200 行的极简示例，完整演示了“冻结编码器与 LLM、只训练投影层”的训练框架。虽然网络规模极小（视觉维度仅 32，LLM 维度仅 64），但它清晰展示了：如何将视觉特征转换为 LLM 能理解的嵌入序列；如何拼接多模态输入，并正确处理位置编码与注意力掩码；如何在损失计算中屏蔽非文本 token；如何实现推理生成。示例具体配置如下，手把手带你搭建一个多模态语言模型：视觉编码器：CLIPVisionModel（输入 32×32 图像，patch=8，输出 17 个视觉 token，维度=32）语言模型：Qwen2ForCausalLM（隐藏维 64，2 层，词表大小 1000）投影层：MLP（32 → 64）1 视觉编码器：CLIPVisionModelvcfg=CLIPVisionCo
