·由于目前还没有统一的视觉/语言通用大模型底座,更多的是利用各自领域训练好的大模型,对一些对齐和后续特定任务的finetuning。其实多模态这块没有看到什么新的方法论,研究工程更多的是在处理数据,或者为了减少脏数据对效果的影响,在模型结构设计和训练上做一些适当的调整。整体工作涉及到16篇paper。 对齐视觉和文本的e...
单模态AI的辉煌已经实现，如语言模型（如GPT）、视觉模型（如ResNet）以及语音模型（如Wav2Vec）虽取得了耀眼成就，但现实世界的复杂性无法仅靠单一模态理解。试想，视频会议中不仅需要捕捉语言内容，还需解析肢体语言；自动驾驶需要整合视觉与雷达数据，全面判断交通环境。这一多维需求正推动多模态AI技术的崛起。随着Op...
随着LLM的快速发展，赋予多模态输入强大能力正成为当前视觉语言模型(VLM)的一个重要部分。为了弥合模态差距，进行了几项研究来将视觉与LLM结合，从图像到视频。尽管取得了这些进展，但学术界的倡议与像GPT-4和Gemini这样经过大量数据和资源训练的成熟模型之间仍存在显著差距。就视觉本身而言，图像分辨率是明确表现周围环境...
统一视觉-语言理解和生成,使用captioner+filter高效利用互联网有噪数据 模型架构: Image/text encoder:ITCloss对齐视觉和语言表征,基于ALBEF提出的momentum distillation Image-grounded text encoder:ITM loss建模视觉-语言交互,区分positive/negative图文对,使用hard negative mining挖掘更高相似度的负例优化模型 Image-groun...
我们注意到，除了语言外，多模态特征在所有受保护属性上都一致地改善了性能-公平性权衡。这凸显了VL模型有效利用了临床文本特征，尤其是在种族属性上观察到最显著的收益。为了调查不同视觉编码器对BLIP2模型公平性的影响，我们使用了两种不同的预训练编码器——1）在自然领域训练的CLIP，而2）在医疗领域训练的PMC-...
图5提供了在不同视觉语言多模态任务上，九天和其他 MLLMs 的能力差异，说明了九天可以取得更优的细粒度视觉理解和视觉空间推理能力，并且输出具有更少幻觉的文本回应。图5：定性分析九天大模型和 InstructBLIP、Shikra 的能力差异 图6通过样本分析，表明了九天模型在图像级和区域级视觉语言任务上都具有优秀的理解和识别...
Umar Jamilhttps://www.youtube.com/watch?v=vAmKB7iPkWw这个视频详细介绍了一种叫做Polygamma的视觉语言模型,它能理解图像并根据提示生成文本回应。视频解释了这个模型是如何将视觉编码器和变换器语言模型结合在一起的。根据视频,视觉编码器利用对比学习生成与相应文本嵌
其中，视觉编码器与大型语言模型（LLM）的集成代表了多模态AI研究的一个重要方向。通过将视觉信息编码成高维语义向量，并与语言模型进行深度融合，AI系统能够在理解和生成任务上展现出更强大的能力。2. 视觉编码器的基本原理 视觉编码器是负责将视觉输入（如图像或视频）转换为高维向量表示的关键组件。典型的视觉编码器...
视觉价值模型(VisVM)是一种先进的多模态视觉语言模型,它通过在推理阶段进行搜索来优化图像描述的质量,并减少幻觉现象。实验结果显示,VisVM能够有效提升对视觉内容的理解能力。借助自我训练机制,其性能实现了10.8%的增长。这一创新模型为图像描述领域带来了显著进步。
我们介绍DeepSeek-VL2,这是一个高级的大型混合专家(MoE)视觉语言模型系列,通过两个关键的重大升级,显著改进了其前身DeepSeek VL。对于视觉组件,我们采用了一种动态拼接视觉编码策略,旨在处理具有不同纵横比的高分辨率图像。对于语言组件,我们利用DeepSeekMoE模型和多头潜在注意力机制,该机制将键值缓存压缩为潜在向量,以...