[1] [Multimodal, LMM, Knowledge] LION : Empowering Multimodal Large Language Model with Dual-Level Visual KnowledgeTitle:LION:利用双层视觉知识增强多模态大型语言模型的能力 Pap… friedrichor 2023.12.18 arXiv 大模型/多模态/对话 论文推荐 [1] [Multimodal, 视觉指令微调] Osprey: Pixel Understanding with...
所提出的个性化多模态生成方法(Personalized Multimodal Generation, 简称 PMG)首先将用户行为(如在推荐系统中的点击或与虚拟助手的对话)转换为自然语言,以便于 LLM 理解和提取用户偏好描述。然后将这些用户偏好输入生成器,如多模态 LLM 或扩散模型,以生成个性化内容。为了全面准确地捕捉用户偏好,我们建议让 LLM 输出显式...
1.多模态大模型幻觉成因解释以及基于惩罚回退策略的幻觉缓解方法_哔哩哔哩_bilibili 相关视频包括【AI Talk...
多模态模型 第四本《【CMU博士论文】》第五本《斯坦福博士论文》第6本《人工智能对齐：全面性综述》等...
摘要:自2022年底一系列大型语言模型(大模型)发布以来,以大模型为研究热点的新一代人工智能、(AI)技术在各行各业引起高度重视,随即出现的专业大模型更将重塑千行百业。月球与行星科学领域作为科学技术前沿的代表,建立该领域的专业大模型是今后的必...
Abstract:多模态大语言模型(MLLMs)通过利用一些视觉适配器将视觉表征与 LLMs 融合,在各种视觉语言任务中实现了 SOTA 性能。在本文中,我们首先确定了使用基于查询的转换器(如 Q-former)的适配器是一种简化的多实例学习方法,无需考虑实例的异质性/相关性。然后,我们提出了一个称为多实例视觉提示生成器(MIVPG)的通...
Title:MOVA: 让视觉专家混合体适应多模态上下文 Paper:https://arxiv.org/abs/2404.13046 Github:https://github.com/TempleX98/MoVA Abstract:作为多模态大语言模型(MLLM)的关键组成部分,视觉编码器的能力在很大程度上影响着 MLLM 对不同图像内容的理解。尽管一些大规模预训练视觉编码器(如 CLIP 和 DINOv2 中的...
1. 综述论文：《多模态大型语言模型的幻觉现象》提供了对MLLMs中幻觉现象的全面分析，包括成因、评估基准...
尝试复现论文中的实验，或者在自己的数据集上进行实验，可以帮助学习者更深入地理解多模态大模型的幻觉...