多模态大语言模型（MLLM）是近年来一个新兴的研究热点，它利用强大的大语言模型（LLM）作为大脑进行多模态研究。MLLM令人惊讶的涌现能力，比如基于图像写故事和无ocr的数学推理，在传统方法中是罕见的，这表明了一条通往人工通用智能的潜在道路。本文旨在对MLLM的最新研究进展进行跟踪和总结。首先，论文提出了MLLM的...
LaVIN设计了一种混合模态适配器来动态决定多模态嵌入的权重。 专家模型 除了可学习的接口外,使用专家模型,如图像字幕模型,也是一种可行的弥补模态差距的方法。不同的是,专家模型背后的想法是不经过训练就将多模态输入转换成语言。这样,LLM就可以通过转换后的语言间接地理解多模态性。例如,视频聊天-文本使用预先训练好...
多模态任务可以分为文本和图像的语义理解、图像描述、视觉定位、对话问答、视觉问答、视频的分类和识别、音频的情感分析和语音识别等。 / 03 / 多模态模型编年史 / 04 / 多模态模型结构 多模态大模型结构可以总结为如下五个主要关键组件。 模态编码器(Modality Encoder):负责将输入的非文本数据(如图像、视频、音频)...
1.1.1 论文摘要解读 实现多模态大模型的技术路线有两种,一是将视觉transformer的向量通过对齐模块映射到词向量空间,二是采取视觉翻译模型为大语言模型翻译视觉信息。笔者个人认为,主流的是前一种方案,大多数通用多模态大模型包括LLaVA/MiniGPT-4/CogVLM都是第一种技术路线。 在CogVLM之前,第一种技术路线通常采用一种...
TPM的一个目标就是将时序信息映射到continuous temporal token space,具体来说,定义包含N-1个segment的video的N个时间戳节点,用⟨1⟩, ⟨2⟩, ..., ⟨N⟩作为大模型词表的token来表示这些时间戳;然后利用插值方法获得整个视频时间上任意连续时间节点的feature表示【相比于Vid2Seq增加离散的specialized tok...
多模态大模型论文解读 同屿Firmirin · 10 篇内容 订阅专栏置顶内容 目标检测多模态大模型(MLLM for Grounding) 现状 目前的多模态大型语言模型 (MLLM)在需要高级理解和推理的视觉语言任务中表现出色,例如caption和VQA,主要来自于LLM的基本能力。然而定位能力仍然不足,尤其是与目标检测模型对比。 虽然目前…阅读全文...
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2402.12451.pdf MLLMs的发展 MLLMs的发展路径与LLMs相似，Flamingo是首个在视觉语言领域大规模探索上下文学习的模型。随后，视觉指令调整迅速成为多模态领域最突出的训练范式，以及使用PEFT技术对LLM进行微调。如下图所示，任何MLLM至少包含三个组件：作为与用户交互的接口的LLM主干...
好久没有给大家梳理文章了,今天分享8篇有关大模型(LLMs)的最新研究进展,其中涉及涉及大模型推理、应用、方法论、多模态、剪枝等热门研究方向。全部论文获取方式,后台回复:20240414 混合推理方法 大模型在自然语言处理任务中表现出色,但是需要昂贵的云服务进行部署。而部署在成本较低的设备上的小模型,在响应质量上却不...
阅读全文 赞同6 4 条评论 分享收藏 多模态论文笔记-MM-LLMs综述 资料paper:arxiv.org/pdf/2401.1360 project:mm-llms.github.io/ 简介MM-LLMs是利用LLM作为认知引擎支持各类MM任务,其面临的挑战:各个模态单独…阅读全文 赞同 添加评论 分享收藏...
重修了2015-2019的模型解释 不再局限于VQA而是多模态任务 重新规划了文章结构把VQA相关数据集转移到了下游任务章节中 挖下更多的坑 /序 十万年前的非洲大草原上,当一个智人压低声音对他的同伴说:“小心,远处有只狮子。”一个多模态认知任务随即产生了。眼中看到的各种图像块,耳中听到的“小心”、“远处”、“狮...