·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...
生产级多模态性:为NVLM模型开发了生产级多模态性,使它们能够在视觉语言任务(如多模态推理、OCR、自然图像理解)和纯文本任务(如多学科知识推理、编码和数学)中均表现出色。为了在多模态训练期间保持纯文本性能,研究了两种方法:i) 对于基于交叉注意力的NVLM-X,发现在预训练和SFT阶段冻结LLM的参数并仅训练交叉注意力...
在本次工作中, 我们提出了开创性的关于多模态视觉语言大模型的公平性的研究， 针对这项研究我们收集了第一个带有公平性族裔指标的视觉语言医疗大型数据集， 并且提出了针对视觉语言预训练的方法FairCLIP来尝试提升不同组别的公平性 （让不同组别的准确率接近）。论文地址: https://arxiv.org/pdf/2403.19949.pdf ...
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...
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
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能力。图6：更多例子分析，从图像和区域级视觉理解层面展现九天大模型的能力 总结 （1）该工作提出了一个新的多模态大语言模型-九天：通过双层视觉知识增强的多模态大...
为此，字节跳动 AI Lab Research 团队提出了X-VLM，首次提出学习多粒度的视觉和语言对齐。实验证明，这种预训练方法十分高效，模型规模无需很大，预训练数据无需很多， 仅216M参数量的X-VLM就能在广泛的多模态任务上获得了十分优秀的表现，例如：图像文本检索、基于图片的问答或推理、视觉定位、图片描述生成。目前，X...
多模态是指通过多个模态来表达或感知复杂的事物,如图1所示。 多模态可以分为同质模态,如来自两个不同摄像头的图像,以及异质模态,如图像与文本语言之间的关系。 从语义感知的角度来看,多模态数据是指将来自各种感觉模态的信息(如视觉、听觉、触觉和嗅觉输入)进行集成,形成对环境统一的、有意义的表示。
多模态AI的概念应运而生，通过融合不同模态的数据，如视觉、语言、音频等，AI系统能够获得更全面、更深刻的环境理解。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...