如图是LM-Nav的具身指令跟从例子:系统将目标环境中的一组原始观测值和自由形式的文本指令(左)作为输入,使用三个预训练的模型推导出可操作的规划:用于提取地标的大语言模型(LLM)、用于落地的视觉和语言模型(VLM)以及用于执行的视觉导航模型(VNM);这使LM-Nav能够在复杂环境中完全根据视觉观察(右)遵循文本指令,而无...
Blip2 充分利用大模型原始能力,不做预训练,而通过设计一个轻量级的 Querying transformer(Q-former) 连接视觉大模型和语言大模型。Q-former 通过两阶段方式进行训练: 阶段1:固定图像编码器Vit,学习视觉-语言(vision-language)一致性的表征,即获得高质量的图文对齐向量表征; 阶段2:固定语言大模型Llm,提升视觉到语言(v...
2021年12月16日,北京大学深圳研究生院党委副书记、教授、博士生导师、北京大学现代信号与数据处理实验室主任邹月娴在中国计算机大会(CNCC 2021)“产业共话:大型预训练模型的商业应用及技术发展方向”论坛上,做了《视觉-语言预训练模型演进及应用》的报告,讨论了围绕大规模预训练模型的争议、最新进展以及研究思路,并给出...
他们起初在 4 个 A100 GPU 上,对该模型进行了第一阶段的传统训练,后来发现简单地对齐视觉模型和语言模型,并不能训练出像聊天机器人这样的、具有视觉对话能力的高性能模型。 与此同时,他们也发现,在对原始的图像-文本进行预训练的过程中,模型所生成的语言输出会缺乏连贯性。为了解决该问题,他们在第二阶段的训练中...
图中右侧表示当使用不同backbone的VLM进行训练时,模型仍然能够获得较为准确的奖励信号。 四、总结 本文介绍了一种将现成的视觉语言模型(VLMs)作为强化学习奖励函数的框架,例如将多模态对齐CLIP模型的文本编码器和视觉编码器部署在强化学习模型中,而无需再特定领域的数据集上进行微调。通过对此类VLM在RL过程中的性能...
本文研究了如何充分挖掘预训练视觉-语言基础大模型的更好零样本学习能力。论文提出了Test-time Prompt Tuning, TPT),这种新的prompt调整方法,可以使用单个测试样本动态学习自适应提示。我们证明了该方法对自然分布变化的鲁棒性跨数据集泛化,使用CLIP作为基础模型。不需要任何训练数据或标注,TPT提高了CLIP的zero-shot的泛化...
大规模预训练视觉语言模型:密集视频字幕 (Vid2Seq: Large-Scale Pretraining of a Visual Language Model for Dense Video Captioning )【转发】@周健工:谷歌刚刚发布了视频大模型! Vid2Seq!它是一种预训练...
兴智杯｜联汇科技首席科学家赵天成受邀出席分享视觉语言预训练大模型技术及赛题讲解 8月30日—9月2日,由工业和信息化部、科学技术部、深圳市人民政府共同主办的2022年首届“兴智杯”全国人工智能创新应用大赛专题活动周正式举行。首届大会主题为“兴智赋能”,旨在推动人工智能核心技术突破和产业生态建设,加速人工智能与...
语言预训练模型MVPTR,MVPTR是一个多阶段的视觉-语言表征模型和预训练方法,通过显式地学习表示不同层级的,来自图片和文本信息的语义,并且在不同的阶段对齐不同层次的语义,在大规模图片-文本对语料库上预训练的MVPTR模型在下游视觉-语言...
对于视觉与语言任务,研究人员评估了四个具有代表性的视觉问答任务,并与需要进行额外预训练来对齐视觉和语言模态的最新模型进行了比较。 在零样本设置上,与VQAv2、OK-VQA、Rendered-SST和Hateful Memes最先进的方法进行比较,LENS表现依旧能与依赖大量数据进行对齐预训练的方法相竞争。即使与规模更大、更复杂的系统如Flami...