它的做法是,在小的、干净的数据集上先训两个模型:一个是“看图说话”模型(也就是 captioner),喂一张图能生成对应的描述图像的文本;另一个是“判断文本和图片是否匹配”模型(也就是 filter)。 在训练多模态模型的过程中,先用 captioner 给这张图生成文本 Y',然后把生成的文本和原始数据集里的文本 y 喂给过...
在传统的NLP单模态领域,表示学习的发展已经较为完善,而在多模态领域,由于高质量有标注多模态数据较少,因此人们希望能使用少样本学习甚至零样本学习。最近两年出现了基于Transformer结构的多模态预训练模型,通过海量无标注数据进行预训练,然后使用少量有标注数据进行微调即可。 多模态预训练模型根据信息融合的方式可分为两...
第一步是多模态预训练。在这个阶段，研究人员冻结了LLM和视觉编码器，同时只对投影矩阵进行训练。这种训练策略使得模型能够有效地捕获视觉信息，而不会对LLM的性能造成任何明显的损害。第二步是联合指令微调。在第二阶段，团队对整个模型进行了全参数微调，使用了一个包含图片和视频的混合数据集。通过在混合数据集上进...
要训练多模态大模型呀,数据收集是第一步,这就像盖房子要先找砖头一样。多模态嘛,那数据就不只是一种类型啦。有图像数据,就像我们平常拍的照片啦,风景照、人物照之类的。还有文本数据,像是新闻报道、小说这些。语音数据也不能少,我们说的话录下来就是语音数据咯。这些数据得来可不容易呢,得从各种各样的地方找。
在训练过程中,首先使用单模态任务(MIM、MLM)进行单模态模型的预训练,然后再同时使用单模态和多模态任务继续训练。 下表对比了FLAVA和其他多模态模型在训练数据、预训练任务和可解决的模态上的差异。FLAVA使用了多种单模态数据,让模型能够同时处理单模态和多模态任务。
多模态Transformer:利用Transformer模型的多头自注意力机制来同时处理文本、图像和音频数据。通过在不同模态之间建立注意力联系,模型可以学习到它们之间的复杂关系。 三、特征提取 对于文本数据,可以使用词嵌入(如Word2Vec、GloVe或BERT嵌入)来提取特征。 对于视觉数...
🔥多模态模型训练的6大秘诀🔥 🤔为了提升多模态模型的性能,Hugging Face 团队进行了深入研究,总结了以下6个关键发现:1️⃣ 参数量固定时,语言模型对最终模型的影响大于视觉模型。2️⃣ 当语言和视觉模型保持冻结时,交叉注意力架构表现更佳;但当模型参数不再冻结时,自回归架构表现更优。
多模态大模型预训练呢,就像是在训练这个全能选手的基本功。 2.数据收集 这可是预训练的第一步,非常关键。咱们得收集各种各样的数据,这些数据得涵盖多模态。比如说,既有文字描述的各种故事、新闻,又有对应的图像,像故事里场景的图片,新闻里事件的照片。还有音频呢,像是一些故事的朗读音频之类的。收集数据的时候,...
在GPT-Vision之后，OpenAI有可能会推出更强大的多模态大模型，代号为Gobi。跟GPT-4不同，Gobi从一开始就是按多模态模型构建的。所以，Gobi就是传说中的GPT-5吗？现在，我们还无法知晓。Gobi训练到哪一步了，也没有确切消息。在9月初，DeepMind联合创始人、现Inflection AI的CEO Mustafa Suleyman，在采访时曾放出...
确定模型的输出层,以产生你需要的预测或分类结果 几种模态的设计方式如下: 1. 文本数据输入层设计 对于文本数据,通常的做法是将文本转换为数值向量,这可以通过词嵌入(word embeddings)或TF-IDF向量等方法实现。 词嵌入:使用预训练的词嵌入模型(如Word2Vec, GloVe, BERT等)将文本转换为固定维度的向量。这些向量捕捉...