大型视觉-语言模型(LVLMs)在各种多模态下游任务中取得了显著成功,并展示了很有前途的能力,如文本生成图像 [91], [102], [104]、视觉问答 [2], [61], [115] 等等,这得益于数据量、计算资源和模型参数数量的增加。通过进一步利用大型语言模型(LLMs)[56], [63], [71], [94], [112], [143] 的强大...
基础模型还为VLN领域带来了新的机会,例如从多模态注意力学习和策略政策学习扩展到预训练通用的视觉和语言表征,从而实现任务规划、常识推理以及泛化到现实环境。 尽管基础模型对VLN研究产生了最近的影响,以往关于VLN的综述(Gu et al., 2022; Park and Kim, 2023; Wu et ...
大型视觉-语言模型(LVLMs)在各种多模态下游任务中取得了显著成功,并展示了很有前途的能力,如文本生成图像 [91], [102], [104]、视觉问答 [2], [61], [115] 等等,这得益于数据量、计算资源和模型参数数量的增加。通过进一步利用大型语言模型(LLMs)...
Contrastive Language–Image Pre-training (CLIP) 的核心思想是通过训练模型预测给定图像的正确文本标题,来学习与自然语言对齐的视觉表示。这种对比训练方法迫使模型学习视觉和语言领域之间有意义的对应关系。 特点: - 联合嵌入空间(Joint Embedding Space):CLIP学习将图像和文本映射到一个共享的嵌入空间,从而理解语言和视...
能力错位(Capability Misalignment):LLM在预训练阶段建立的能力与在指令调整阶段提出的扩展要求之间存在差距,导致模型生成超出其知识范围的内容,增加了幻觉的可能性。 这些原因相互交织,共同作用于LVLMs,导致在视觉-语言任务中出现幻觉现象。为了缓解这些问题,研究者们提出了一系列针对性的优化策略,旨在提高模型的准确性和...
近年来,随着大型模型的显著发展,大型视觉-语言模型(LVLMs)在各种多模态理解和推理任务中展示了卓越的能力。相比于传统的大型语言模型(LLMs),由于更接近多资源的现实世界应用和多模态处理的复杂性,LVLMs 展示了巨大的潜力和挑战。然而,LVLMs 的脆弱性相对较少被探索,在日常使用中可能存在潜在的安全风险。在本文中,...
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...
综述:多模态大型语言/视觉模型 | 近来,大型语言模型(LLMs)成为了研究和应用的焦点,其强大的理解和生成文本的能力使其具有类似人类的水平。多模式大型语言模型(MM-LLM)将 LLMs 的能力扩展到除文本外还能处理图像、视频和音频信息。这催生了文本到视频生成、图像字幕、文本到语音等应用领域,可以通过改装具有多模态功能...
同样的,视觉语言大模型在自动驾驶(AD)和智能交通系统(ITS)领域的应用引起广泛关注。通过整合视觉语言数据,车辆和交通系统能够深入理解现实场景环境,提高驾驶安全性和效率。这篇综述全面调研了该领域视觉语言大模型的各类研究进展,包括现有的模型和数据集。此外,该论文探讨了视觉语言大模型在自动驾驶领域潜在的应用和新兴...
大语言模型引导的视觉理解:在语言模型的协助下,将复杂视觉问题拆解为统一的逻辑链,并分步解决问题。其实这类方法并非最近才出现:至少在2017年,就出现了使用LSTM拆分问题并调用视觉模块的尝试[13]。只是大语言模型的出现,使得这一方法论的通用性大大增强。最近出现的一系列工作,其共同特点是使用GPT将文本问题转化为可...