[2023b] 的综述工作包含了 2022 年之前的模型细节,并回顾了多模态预训练数据集、预训练任务、预训练模型架构和下游多模态任务。由于这项工作只探索了 2022 年之前的模型,因此它缺乏目前流行的多模态模型架构细节。 Baltrušaitis et al. [2018] 侧重于多模态机器学习的挑战,总结了五个多模态挑战:表示、翻译、...
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...
,跟进最新Efficient AI & 边缘AI & 模型轻量化技术,跟进最新DL & CV技术。 预训练模型在NLP和CV上取得巨大成功,学术届借鉴预训练模型==>下游任务finetune==>prompt训练==>人机指令alignment这套模式,利用多模态数据集训练一个大的多模态预训练模型(跨模态信息表示)来解决多模态域各种下游问题。 多模态预训练大...
这种框架的优势在于可以避免人类标记的限制,并提高模型在不同模态中的泛化程度。本节分别介绍了三种不同的模型:data2vec、VilBert和Flamingo。其中,data2vec使用变压器架构来预测输入数据的潜在表示,VilBert可以处理跨模态任务,而Flamingo则是一种现代的少镜头学习模型,具有强大的文本生成和处理开放式任务的能力。这三种...
从 AI 技术范式来看，多模态技术通过预训练+调参的方式颠覆了传统机器视觉小模型 CNN 高度定制化的业务模式，模型的泛用性大幅度提高。从 AI 商业模式来看，产业的话语权逐渐由应用端走向研发端，即改变了之前完全由客户定夺市场（项目制考虑单一任务投入人力、算力、周期计算项目金额）转向由技术定义市场（MAAS，客户...
传统的多模态模型仅适用于前两种调优方法，缺乏零样本能力。因此，最近的研究致力于将指令调优扩展到多模态领域。在扩展到多模态时，需要对数据和模型进行相应的调整：数据方面，研究人员通常通过改编现有基准数据集或进行自我指导来获取适用于多模态指令调优的数据集。模型方面，一种常见的方法是将外部模态信息注入到 LLM...
多模态大模型最全综述来了！由微软7位华人研究员撰写，足足119页——它从目前已经完善的和还处于最前沿的两类多模态大模型研究方向出发，全面总结了五个具体研究主题：视觉理解视觉生成统一视觉模型LLM加持的多模态大模型多模态agent 并重点关注到一个现象：多模态基础模型已经从专用走向通用。Ps. 这也是为什么论文开头...
去年6 月底,我们在 arXiv 上发布了业内首篇多模态大语言模型领域的综述《A Survey on Multimodal Large Language Models》,系统性梳理了多模态大语言模型的进展和发展方向,目前论文引用 120+,开源 GitHub 项目获得8.3K Stars。自论文发布以来,我们收到了很多读者非常宝贵的意见,感谢大家的支持!
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】...
最近,以GPT-4V为代表的多模态大型语言模型(MLLM)已成为新兴的研究热点,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出人意料的突现能力,如基于图像编写故事和无需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,学术界和工业界都在努力开发能够与GPT...