对此,ByteDance Research 基于开源的多模态语言视觉大模型 OpenFlamingo 开发了开源、易用的 RoboFlamingo 机器人操作模型,只用单机就可以训练。使用简单、少量的微调就可以把 VLM 变成 Robotics VLM,从而适用于语言交互的机器人操作任务。OpenFlamingo 在机器人操作数据集 CALVIN 上进行了验证,实验结果表明,RoboFlaming...
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...
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析,总结成了...
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...
视觉语言大模型是一种结合了视觉和语言模态的模型,也被称为联合视觉语言模型。这种模型具有处理图像(视觉)和自然语言文本(语言)的能力,可以将图像和文本进行结合,从而实现对图像内容的自动识别、理解和生成。 视觉语言大模型在诸如图像标题生成、文本引导图像生成、文本引导图像操作以及视觉问答等任务中表现出了强大的能力...
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...
具体而言,在每一步导航中,AI代理感知视觉环境,接收来自人类的语言指令,并基于其对世界和人类的表征进行推理,以规划行动并高效完成导航任务。如图1所示,世界模型是代理理解周围外部环境以及其行动如何改变世界状态的抽象(Ha and Schmidhuber, 2018; Koh et al., 2021)。该...
CLIP使用大规模数据(4亿文本-图像对)进行训练,基于海量数据,CLIP模型可以学习到更多通用的视觉语义信息,给下游任务提高帮助。具体步骤如下:1)输入的文本和图像分别经过各自的Encoder处理成特征向量;2)构建关系矩阵。形如图1右边的矩阵,图1右边的矩阵中的每一个元素都是每一个图像特征向量和其他文本特征向量的余弦相似...
LLaVA-1.5使用了一个在大规模数据上预先训练好的视觉模型CLIP ViT-L/336px来提取图像的特征表示。大语言模型使用了一个有130亿参数的Vicuna v1.5的大语言模型,来帮助LLaVA-1.5理解用户输入的文本内容,同时可以捕获文本的语义信息,具有强大的推理和生成能力。
计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)是人工智能的两大分支,它们专注于在视觉和语言上模拟人类智能。在过去的十年中,深度学习极大地推进了单模态学习在这两个领域的发展,并在一系列任务上取得了先进的成果。深度学习显著进步的核心在于GPU的快速发展和大规模数据集的可用出现,这些加速了深度学习模型的大规模训练。