除了文本生成模型外,多模态模型在诸如人机交互、机器人控制、图像搜索和语音生成等领域也得到了越来越广泛的应用。然而,将语言模型的能力转移到多模态文本和图像领域仍然是一个活跃的研究领域,因为纯文本语言模型通常仅在文本语料库上进行训练,缺乏对视觉信号的感知能力。关于多模态模型的几篇综述文章,但每篇文章关注的焦...
在当前多模态人工智能系统的快速发展中,视觉-语言生成奖励模型(VL-GenRMs)扮演着至关重要的角色。它们不仅用于评估模型的表现,还在模型对齐和优化过程中发挥了重要作用。然而,现有的评估方法主要依赖于传统视觉-语言任务中的人工标注偏好标签,这种方法存在系统性偏差,无法有效挑战最先进的模型。因此,本文提出了VL-Reward...
近来,多模态大语言模型(Multimodal Large Language Model,MLLM)受到广泛关注,成为一个新兴的研究热点。MLLM通常以大语言模型(Large Language Model,LLM)为基础,融入其它非文本的模态信息,完成各种多模态任务。相比于常规的多模态模型,MLLM涌现出一些令人惊叹的新能力,例如基于图片进行诗文创作和OCR-Free的数学推理等。...
全面理解长视频的多模态大语言模型综述 | 大语言模型 (LLM) 与视觉编码器的集成最近在视觉理解任务中表现出色,利用其固有的能力来理解和生成类似人类的文本以进行视觉推理。鉴于视觉数据的多样性,多模态大语言模型 (MM-LLM) 在理解图像、短视频和长视频的模型设计和训练方面表现出差异。我们的论文重点关注长视频理解...
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!
简介:一文综述,未来已来 | 视觉和大语言模型的未来是什么?必然结连理实现多模态大模型 探索多模态语言模型整合了多种数据类型,如图像、文本、语言、音频等异质性。尽管最新的大型语言模型在基于文本的任务上表现出色,但它们往往难以理解和处理其他数据类型。多模态模型通过结合各种模态来解决这个问题,从而实现对多样化数...
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8.6K 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!
AGI大语言模型:基础原理和方法综述 | 基于大规模预训练基础模型 (PFM)(如视觉语言模型、大语言模型 (LLM)、扩散模型和视觉语言动作 (VLA) 模型)的生成人工智能 (AI) 系统已证明能够在各种领域和环境中解决复杂且真正非平凡的 AI 问题。多模态大语言模型 (MLLM) 尤其能够从庞大而多样的数据源中学习,从而能够对...