前两天ICLR2024组委会公布了今年的录取结果,本次共收到了7262篇投稿,总体录用率约为31%,其中spotlights论文的录用率为5%(约有363篇),Oral论文的录用率为1.2%(约有85篇)。今天给大家整理了8篇值得阅读的spotlights论文,其中主要涉及多模态大模型、Transformer多头注意力、上下文预训练、安全RLHF、LLM指令微调、大模型...
研究人员发现,多模态生成大模型面临视觉与语言模态之间的固有不一致性,这往往导致模型性能显著下滑。在文本生成任务上,多模态生成模型相比单模态生成模型效果降低 5%,在图像生成上降低了 8%。为应对这一挑战,近期的一些研究采用了特定模态的监督微调,从而分别优化文字生成和图片生成的模型权重。然而,这种方法与统一视觉理...
多模态任务可以分为文本和图像的语义理解、图像描述、视觉定位、对话问答、视觉问答、视频的分类和识别、音频的情感分析和语音识别等。 / 03 / 多模态模型编年史 / 04 / 多模态模型结构 多模态大模型结构可以总结为如下五个主要关键组件。 模态编码器(Modality Encoder):负责将输入的非文本数据(如图像、视频、音频)...
MLLMs的训练通常涉及单阶段或双阶段过程。单阶段训练中，模型通常使用图像-文本对进行联合训练，同时处理视觉知识和文本指令。而双阶段训练首先关注将图像特征与文本嵌入空间对齐，在第二阶段则进一步提升模型的多模态对话能力。不同的MLLMs采用不同的训练策略，以适应特定的任务和性能要求。2. 训练数据的来源与特点 ML...
这几天,ACL'24会议召开并公布了主会及最佳论文,多模态大模型实火,而闭幕不久的ICML'24会议也是如此,高频词大模型以600+次遥遥领先。但随着训练推理的深入,大模型也逐渐暴露出幻觉问题,研究落地面临极大挑战,于是,围绕其原因、检测、缓解等,近年顶会激增了一批大模型幻觉工作,在数据、基准、解码等多个层面,攻克方法...
好久没有给大家梳理文章了,今天分享8篇有关大模型(LLMs)的最新研究进展,其中涉及涉及大模型推理、应用、方法论、多模态、剪枝等热门研究方向。全部论文获取方式,后台回复:20240414 混合推理方法 大模型在自然语言处理任务中表现出色,但是需要昂贵的云服务进行部署。而部署在成本较低的设备上的小模型,在响应质量上却不...
第一篇论文名为《[公式]：的多细粒度对齐的多模态概念知识库》。该研究旨在解决大型多模态模型在细粒度交叉模态对齐上的限制问题。论文提出了一种名为[公式]的多模态概念知识库，通过将概念模型作为节点与相关图像和详细文本关联，增强模型跨模态对齐能力。研究使用上下文感知的多模态符号根植方法收集概念...
本综述论文探讨了多模态大型语言模型(MLLMs),它将GPT-4等大型语言模型与文本和视觉等多模态数据进行整合。MLLMs展示了生成图像叙事和回答基于图像的问题等能力,弥合了实现真实世界人机交互的差距,并暗示了通往人工智能的潜在路径。然而,MLLMs在处理多模态语义差异方面仍面临挑战,可能导致错误生成,给社会带来潜在风险。
苹果最新多模态大模型MM1曝光 一直“沉默”的苹果突然爆出在人工智能研究上取得了重大突破。 多模态大模型MM1 上周,苹果的研究团队在arxiv.org上发布了一篇题为《MM1: Methods, Analysis & Insights fromMultimodal LLM Pre-training》的研究论文。 在论文的摘要中,苹果的研究团队表示:“我们证明,对于大规模多模态预...
一直“沉默”的 苹果 突然爆出在人工智能研究上取得了重大突破。多模态大模型MM1上周, 苹果 的研究团队在arxiv.org上发布了一篇题为《网页链接{MM1: Methods, Analysis & Insights fromMultimodal LLM Pre-training}》的研究论文。在论文的摘要中...