通过增强的预训练方法,作者构建VILA,一个视觉-语言模型族,在主要基准测试中始终优于最先进的模型,例如LLaVA-1.5。多模态预训练也有助于揭示VILA的特性,包括多图像推理、增强的上下文学习和更好的世界知识。 如图所示:与最近的方法相比,VILA增强的视觉-语言预训练持续地提高下游任务的准确性。此外,预训练过程解锁了模...
在SigLIP中微调预训练的视觉骨干网络,如表1所示,我们发现禁用预训练骨干网络上的权重衰减会导致更好的结果(详情见图4)。 我们希望我们的工作能为使新兴的语言-图像预训练领域更加普及铺平道路。 表1:SigLiT和SigLIP的结果。Sigmoid损失内存效率高,允许更大的批量大小(BS),这解锁了使用少量芯片进行的语言图像预训练...
视觉-语言预训练入门指南 前言 视觉-语言 (Vision-Language, VL) 是计算机视觉和自然语言处理这两个研究领域之间形成的交叉领域,旨在赋予AI系统从多模态数据中学习有效信息的能力。受 NLP 预训练语言模型(如BERTGPT等)的启发,视觉-语言预训练 (Vision-Language Pre-training, VLP) 逐渐受到关注,成为如今 VL 任务的...
视觉-语言 (Vision-Language, VL) 是计算机视觉和自然语言处理这两个研究领域之间形成的交叉领域,旨在赋予 AI 系统从多模态数据中学习有效信息的能力。受 NLP 预训练语言模型(如BERT\GPT等)的启发,视觉-语言预训练 (Vision-Language Pre-training, VLP) 逐渐受到关注,成为如今 VL 任务的核心训练范式。本文对 VLP ...
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...
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...
在过去几年中,预训练模型的出现将计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)等单模态领域带入了一个新时代。大量工作表明它们有利于下游单模态任务,并可以避免从头开始训练新模型。那么这样的预训练模型能否应用于多模态任务呢?研究人员已经探索了这个问题并取得了重大进展。本文调查了视觉-语言预训练 (VLP) 的最新进展和新...
在过去几年中,预训练模型的出现将计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)等单模态领域带入了一个新时代。大量工作表明它们有利于下游单模态任务,并可以避免从头开始训练新模型。那么这样的预训练模型能否应用于多模态任务呢?研究人员已经探索了这个问题并取得了重大进展。
1.2 预训练任务 我们将预训练任务归纳为3类:补全型、匹配型、其他型。 ● 补全型任务通过利用未被掩码的剩余信息来理解模态,从而重建补全被掩码的元素。 ● 匹配型任务是将视觉和语言统一到一个共同的潜在空间中来生成一个一般化的视觉-语言表达。 ● 其他型任务的内容中包含了其他预训练任务。
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图...