我们对世界的体验是多模态的 —— 我们看到物体，听到声音，感觉到质地，闻到气味，尝到味道。模态是指某件事发生或经历的方式，当一个研究问题包含多个模态时，它就具有多模态的特征。为了让人工智能在理解我们周围的世界方面取得进展，它需要能够同时解释这些多模态的信号。例如，图像通常与标签和文本解释相关联，文...
输入投影器(Input Projector, IP)是多模态大模型中的一种关键组件,它的主要作用是将不同模态的编码特征投影到一个共同的特征空间,以便这些特征可以被模型的其他部分,如大型语言模型(LLM Backbone)统一处理和理解。 在多模态大模型中,不同类型的输入数据,如图像、文本、音频等,首先会被相应的模态编码器(Modality Enc...
多模态人工智能利用来自多个不同模态(如文本、图像、声音、视频等)的数据进行学习和推理。多模态人工智能强调不同模态数据之间的互补性和融合性,通过整合多种模态的数据,利用表征学习、模态融合与对齐等技术,实现跨模态的感知、理解和生成,推动智能应用的全面发展。 接下来分三部分:_数据采集与表示、数据处理与融合、...
多模态融合(Multimodal Fusion)是指结合来自不同模态(如视觉、听觉、文本等)的数据,以提升信息处理和理解能力的技术方法。多模态数据通常具有不同的物理性质和信息特征,通过融合这些多模态信息,可以获得更全面和准确的理解。这种融合过程可以发生在数据层、特征层和决策层: ...
多模态理解 多模态理解是指从多个不同模态(如视觉、听觉、语言等)的数据中提取和融合信息,以便更深入地理解和推断数据的含义。这种跨模态的信息整合能力对于构建更加智能、更加贴近人类认知的人工智能系统至关重要。 在计算机视觉(CV)领域,多模态理解可以应用于图像描述和视频描述,使计算机能够生成对图像或视频内容的自...
Phi-4多模态（Phi-4-multimodal），微软于2025年2月发布的小型语言模型（SLM）。Phi-4 多模态多模态模型是微软首款集成语音、视觉和文本处理的统一架构多模态语言模型。截至2025年2月，参数量 56 亿。发展历史 2025年2月27日，微软进一步扩展 Phi-4 家族，推出Phi-4 多模态（Phi-4-multimodal）。主要功能 Phi...
多模态表示学习、模态转化、对齐和多模态融合:这些是多模态学习可以划分为的研究方向,每个方向都关注于从多种模态中处理和联系的方法。 可靠多模态学习(鲁棒多模态学习):针对模态表示强弱不一致和模态对齐关联不一致等挑战,通过设计相应的损失函数或正则化项进行联合训练,以提升模型在真实...
多模态机器学习,英文全称 MultiModal Machine Learning (MMML) 模态(modal)是事情经历和发生的方式,我们生活在一个由多种模态(Multimodal)信息构成的世界,包括视觉信息、听觉信息、文本信息、嗅觉信息等等,当研究的问题或者数据集包含多种这样的模态信息时我们称之为多模态问题,研究多模态问题是推动人工智能更好的了解和...
从2021年年初开始,以CLIP为代表的多模态预训练模型在各种多模态相关的任务中表现超乎大家想象,无论是传统的多模态理解任务,还是最近比较火热的AIGC任务,发展到现在,基于CLIP的工作层出不穷,包括在CV领域也衍生出许多优秀的工作。 今天开始,小源将带大家进入多模态专题的学习,一起了解多模态相关的那些知识。