进行联合SFT时,增益更大,如表所示:联合SFT(视觉+文本)不仅弥补了纯文本功能(MMLU acc.)的退化,还提高了视觉-语言任务(零样本和少样本)的性能。 可以看到,纯文本SFT数据的混合不仅弥补了纯文本能力的下降(与相同的纯文本指令数据微调的原始Llama-2模型相比,MMLU的准确性不相上下),而且提高了视觉语言能力。假设纯...
《VL-BERT: Pre-training of Generic Visual-Linguistic Representations》是MSRA和中科大发表在ICLR 2020的一个工作,提出了视觉-语言预训练框架VL-BERT,也是最早做视觉-语言联合预训练的一个工作之一了。 整个模型的结构和BERT相似,如图Fig 1所示,权重也是用在文本上预训练的BERT权重来做初始化。 Fig 1 关于BERT的...
预训练通常被用于自然语言处理以及计算机视觉领域,以增强主干网络的特征提取能力,达到加速训练和提高模型泛化性能的目的。该方法亦可以用于场景文本检测当中,如最早的使用ImageNet预训练模型初始化参数,到使用合成数据直接预训练检测器再在真实数据上Finetune[1][2],再到通过定义一些预训练任务训练网络参数等。但这些方法...
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...
在人工智能领域,视觉-语言预训练模型(Vision-Language Pre-trained Models, VLP)正逐渐成为连接计算机视觉与自然语言处理的桥梁。这些模型通过在大规模视觉与语言数据上进行预训练,能够捕捉图像与文本之间的复杂关系,从而在图像描述、视觉问答、跨模态检索等任务中展现出卓越的性能。本文将简要概述VLP模型的发展历程、关键...
VL-BERT: 可预训练的通用视觉-语言表示 作者提出了一种新型可训练通用预训练表示,用于视觉-语言任务,称为视觉-语言BERT(简称VL-BERT)。VL-BERT采用简单且功能强大的Transformer模型作为基础,并对其进行扩展,以视觉和语言的嵌入特征作为输入。其中,作为输入的特征来自输入句子中的单词或者来自输入图像中的感兴趣区域regio...
这是一篇在时尚领域、往细粒度方向做视觉、语言预训练的工作。 01 网络结构 Kaleido-BERT的模型结构图.1。 它包含 5 个步骤: (1) 在输入阶段,Kaleido-BERT 有两种模态 的特征输入:文本输入 (e.g., 商品图像描述) 以及由Kaleido图像块生成器 (KPG) 所产生的对应的图像 输入。每个文本描述被表征为一系列的词...
视觉语言预训练模型的主要优点包括: 1.跨模态交互:视觉语言预训练模型能够同时处理图像和文本信息,实现了视觉和语言信息的跨模态交互,提高了模型的泛化能力和解释性。 2.通用性:视觉语言预训练模型适用于多种任务,如图像描述生成、图像分类、问答等。它能够将图像和文本信息有机结合,提高了模型的性能和实用性。 3....
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...
BLIP,即Bootstrapping Language-Image Pre-training,是一种革命性的预训练模型,通过统一视觉语言理解与生成能力,在多个视觉语言任务上取得显著成效。本文将深入浅出地介绍BLIP的技术原理、优势及应用前景。