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还是让您的组织在未来获得丰厚的收益，有效的数据管理和自动化都是让您的业务脱颖而出的关键因素。 简而言之：LAVIS（LAnguage-VISion 的缩写）是一个用于语言视觉研究和应用的开源深度学习库，为各种任务、数据集和最先进的模型提供全面支持。它采用统一的界面和模块化设计，易于开箱即用，并可轻松扩展新功能。凭借其强大的功能和集成的框架，LAVIS 有助于让广大研究人员和从业人员能够轻松使用 AI 语言视觉功能。

背景和动机
多模态内容，尤其是包含文本、图像和视频的语言视觉数据，在内容推荐、电子商务和 手机号数据库列表 娱乐等实际应用中无处不在。每一份语言视觉数据都包含文本和视觉信息——两种模式，因此被称为多模态——这使得一些特定的语言视觉应用得以开发，包括为图像生成文本描述、使用语言查询搜索图像，以及对多模态内容（例如由文本和图像描述的产品项目）进行分类。

近年来，强大的语言视觉模型，尤其是语言视觉基础模型的开发取得了巨大进展。这些深度学习模型基于大规模图像-文本和视频-文本对（主要从互联网收集）进行预训练，可以灵活地迁移到各种下游任务和应用，并以最少的微调获得良好的性能。

现有库的局限性
虽然语言视觉基础模型取得了令人瞩目的成果，但它们也存在一些局限性。例如，由于语言视觉任务的多样性和复杂性，训练和评估这些模型并非易事。实验流程繁琐，需要手动下载预训练模型和特定任务数据集，编写代码以进行模型训练和评估，以及执行检查点和日志记录等杂项任务。对于新入职的研究人员和从业人员来说，完美地执行每一步都极具挑战性。造成这些障碍的主要原因是模型、数据集和任务评估之间的接口不一致，以及准备所需实验设置所需的大量工作。