Fallstudie: Visuelles Frage-Antwort-SystemEinführung in unsere Modelle: der Vision Transformer, GPT-2 und DistilBERTProjektion und Fusion verborgener ZuständeWas ist Cross-Attention, und warum ist sie entscheidend?Unser benutzerdefiniertes multimodales ModellUnsere Daten: Visual QADie VQA-TrainingsschleifeZusammenfassung der ErgebnisseFallstudie: Reinforcement Learning from FeedbackUnser Modell: FLAN-T5Unser Belohnungsmodell: Sentiment und grammatische KorrektheitDie Bibliothek Transformer Reinforcement LearningDie RLF-TrainingsschleifeZusammenfassung der ErgebnisseZusammenfassung