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: ITC loss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...
comment:202312 微软:提出llava,基于gpt4生成的图文数据,进行多模态模型的微调。整体视觉模型利用clip,增加一个视觉token转language token的映射层,然后concact text-encoding 信息,最后通过llm : vacuna(基于llama做finture的模型)来做单词预测。整体训练分两个步骤:先训练fc,第二个阶段再训练fc+ llm。保持vision en...
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...
1. 数据融合：超越单模态壁垒 多模态AI的核心在于多源数据的整合与对齐。通过将视觉、语言和声音转化为统一的潜在表示（Latent Representation），模型可以实现跨模态学习。例如，OpenAI的CLIP模型通过大规模图文对训练，掌握了语言描述与视觉特征之间的映射关系。在更复杂的场景中，数据融合不只是简单叠加，还需解决模态...
随着大语言模型进入多模态时代,LLaVa、MiniGPT-4、BLIP-2、InstructBLIP 等开源视觉-语言大模型接踵而至,它们在视觉编码器、大语言模型、训练方案等关键方面各不相同,颇有“乱花渐欲迷人眼”之感。 近日,Standford 的 Percy Liang 团队在 LLaVa-v1.5 的基础上对各种视觉-语言模型的关键组件进行了系统的消融实验分...
来自沙特阿卜杜拉国王科技大学的研究团队认为,GPT-4 拥有卓越的多模态生成能力的主要原因在于,其使用了更为先进的大型语言模型。并且,为了验证他们提出的这个假设,其还构建了一个新模型,并将其命名为“MiniGPT-4”。 2023 年 4 月 20 日,相关论文以《MiniGPT-4:使用高级大型语言模型增强视觉-语言理解》(MiniGPT...
深度视觉-语言模态融合,而不影响LLM原有的语言能力:冻住LLM和ViT,在attention和FFN层训练一份视觉专家模块 CogAgent 【2023.12发布】https://arxiv.org/abs/2312.08914 针对GUI场景的多模态理解和导引,使用高分辨率-低分辨率双编码器,支持1120x1120的屏幕输入 ...
在本文中,来自中国科学院自动化研究所、中国科学院大学的研究者调查了视觉 - 语言预训练(vision-language pre-training,VLP)最新进展和新领域,包括图像 - 文本预训练和视频 - 文本预训练。VLP 通过对大规模数据的预训练来学习不同模态之间语义对应关系。例如,在图像 - 文本预训练中,研究者期望模型将文本中的狗与...
公平性在深度学习中是一个关键问题,尤其是在医疗领域,这些模型影响着诊断和治疗决策。尽管在仅限视觉领域已对公平性进行了研究,但由于缺乏用于研究公平性的医疗视觉-语言(VL)数据集,医疗VL模型的公平性仍未被探索。 为了弥补这一研究空白,我们介绍了第一个公平的视觉-语言医疗数据集(FairVLMed),它提供了详细的人口...