[2024a] 类似,深入探讨了典型多模态模型架构的细节,同样没有提及类型 D 多模态架构。 Caffagni et al. [2024] 展示了一种通用多模态模型架构,并提供了各种多模态架构组件的综合列表,涵盖了多种大型语言模型变体、视觉编码器以及视觉-语言连接器/适配器。它还比较了这些最先进的多模态模型在 14 个多模态基准...
本文总结了CLIP、Uni-Perceiver、OFA、Flamingo、BLIP2五种多模态模型的架构和训练方法,从系统角度尝试挖掘其共性,寻找可以优化的地方。 CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Sup…
基于这个思路，我们提出了一种连接视觉语言多模态大模型和端到端模型的智驾系统Senna，针对端到端模型鲁棒性差，泛化性弱问题，行业首创“大模型高维驾驶决策-端到端低维轨迹规划”的新驾驶范式，打造“大模型+端到端”的下一代架构，实现安全，高效，拟人的智能驾驶。经多个数据集上的大量实验证明，Senna具有业界最...
构建高性能的 MLLM（Multimodal Large Language Model，多模态大型语言模型） 是一项实践性极高的工作。尽管高层次的架构设计和训练过程是清晰的，但是具体的实现方法并不总是一目了然。这项工作中，研究者详细介绍了为建立高性能模型而进行的消融。他们探讨了三个主要的设计决策方向：架构：研究者研究了不同的预训练...
结论 多模态大模型的系统架构与算法是实现多模态融合与智能应用的关键。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展,多模态大模型将在更多领域发挥重要作用。对于计算机科学与相关领域的从业者来说,深入理解和掌握多模态大模型的技术原理与应用实践具有重要意义。相关...
多模态大模型是指能够同时处理并融合多种数据模态的深度学习模型。它们通过大规模预训练,集成了多种数据模态的表征能力,能够完成复杂的跨模态任务,如视觉问答、图像字幕生成等。多模态大模型的出现,极大地推动了人工智能技术在多个领域的应用和发展。 多模态大模型的架构分类 根据多模态大模型在融合多模态信息时的不同...
多模态模型的架构通常包括以下几个关键组成部分: 1. 输入层,多模态模型的输入层可以接受来自不同数据源的多种输入,例如文本、图像、音频等。每种输入数据都有自己的特征表示方式,输入层需要能够有效地接受和处理这些不同类型的数据。 2. 特征提取层,在多模态模型中,每种数据类型都需要进行特征提取,以便将不同类型...
多模态大模型综述: 数据、训练任务、架构分类、大模型实战训练 01:05:42 [2.1]--2-1 【认知】为什么要引入paddle? 04:07 [2.2]--2-2 【框架】paddle和torch与tensorflow 07:15 [2.3]--2-3 【NLP工具和预训练模型】 03:24 [2.4]--2-4 【平台】介绍aistudio 07:54 [2.5]--2-5 【工具】...
在机器学习的发展历程中,多模态研究一直在积极推进【3, 28, 31, 33, 34, 44, 75, 83】。然而,这些研究偏重于跨模态学习和有限范围的模态(文本和图像)。因此,模型架构的设计元素不足以促进向更通用模型的现代研究的平稳过渡。例如,与传统机器学习(ML)模型不同,基础模型通过重建大量(通常是未标注的)数据进行训...
近期以GPT-4V为代表的多模态大语言模型(MLLM)成为新的研究热点,它使用功能强大的大型语言模型(LLMs)作为“大脑”来执行多模态任务。MLLM出人意料的新兴能力,如基于图像编写故事和无OCR的数学推理,在传统多模态方法中很少见,这表明了一条通往人工通用智能的潜在路径。为此,学术界和工业界都致力于开发能够与GPT-4V...