视觉语言模型(VLM)是一种多模态、生成式AI模型,能够理解和处理视频、图像和文本。 1什么是视觉语言模型? 视觉语言模型是通过将大语言模型(LLM)与视觉编码器相结合构建的多模态 AI 系统,使 LLM 具有“看”的能力。 凭借这种能力,VLM 可以处理并提供对提示中的视频、图像和文本输入的高级理解,以生成文本响应。 图...
视觉语言模型被广泛定义为可以从图像和文本中学习的多模态模型。它们是一种生成式模型,可以接受图像和文本输入并生成文本输出。 大型视觉语言模型具有良好的零样本能力,具有良好的泛化能力,并且可以处理多种类型的图像,包括文档、网页等。用例包括谈论图像、通过指令进行图像识别、视觉问答、文档理解、图像字幕等。 一些视...
视觉语言模型(Vision Language Models, VLMs)是一类生成模型,能够同时从图像和文本中学习以解决多种任务。 视觉语言模型被广义定义为能够从图像和文本中学习的多模态模型。这类生成模型以图像和文本为输入,生成文本(或图像)作为输出。大型视觉语言模型在零样本学习中表现出色,具有良好的泛化能力,并能够处理多种类型的图...
视觉语言模型是可以同时从图像和文本中学习的多模态模型，其属于生成模型，输入为图像和文本，输出为文本。大视觉语言模型具有良好的零样本能力，泛化能力良好，并且可以处理包括文档、网页等在内的多种类型的图像。其拥有广泛的应用，包括基于图像的聊天、根据指令的图像识别、视觉问答、文档理解、图像描述等。一些视觉...
视觉语言模型是可以同时从图像和文本中学习的多模态模型,其属于生成模型,输入为图像和文本,输出为文本。大视觉语言模型具有良好的零样本能力,泛化能力良好,并且可以处理包括文档、网页等在内的多种类型的图像。其拥有广泛的应用,包括基于图像的聊天、根据指令的图像识别、视觉问答、文档理解、图像描述等。一些视觉语言模型...
VLMEvalKit是一个工具包,用于在视觉语言模型上运行基准测试,开放 VLM 排行榜就是基于该工具包的。 还有一个评估套件是LMMS-Eval,其提供了一个标准命令行界面,你可以使用 Hugging Face Hub 上托管的数据集来对选定的 Hugging Face 模型进行评估,如下所示: ...
对比学习是视觉模型常用的预训练目标,也已被证明同时是视觉语言模型的高效预训练目标。近期的工作如 CLIP、CLOOB、ALIGN 和 DeCLIP 在 {图像,标题} 对组成的大型数据集上,通过使用对比损失函数联合训练文本编码器和图像编码器,从而桥接视觉和语言两个模态。对比学习旨在将输入图像和文本映射到相同的特征空间,使得图像...
评估视觉语言模型 VLM 验证涉及评估图像和文本数据之间关系的质量。对于图像字幕模型,这意味着将生成的字幕与真实描述进行比较。 您可以使用各种基于 n-gram 的自动化评估策略来比较预测标签的准确性、语义和信息精度。以下是一些关键的 VLM 评估指标。 BLEU:双语评估替代 ( BLEU ) 指标最初是为评估机器翻译任务而提...
视觉语言模型(Visual Language Model,VLM)是一种结合了图像和自然语言处理的技术。它的主要目的是理解和解释图像与文本之间的关联,并根据图像生成准确、生动的自然语言描述。这种模型通过分析图像内容和上下文来生成相关的文字描述,为计算机赋予了更接近人类的视觉理解能力。
大多数视觉识别研究严重依赖于深度神经网络(DNN) 训练中的众包标注数据,并且通常为每个单一的视觉识别任务训练一个 DNN,导致一种费力且耗时的视觉识别范式。 为了应对这两个挑战,视觉语言模型 (VLM) 近年来得到了深入研究,它从网络规模的图像-文本对中学习丰富的视觉语言关联,这些图像-文本对在互联网上几乎无限量地可...