近期,自奖励方法崭露头角,利用单一的大型语言模型(LLM)同时进行响应生成和偏好建模,显示出在LLM对齐方面的前景。与LLMs不同,LVLMs在响应生成和偏好建模阶段面临模态对齐问题,可能导致自生成的偏好忽视视觉输入信息。直接将这些自奖励方法应用于LVLMs,并不能解决模态对齐问题,也无法引导LVLMs更加重视输入图像信息。 为了...
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...
基于LLM的开放式任务解码器:根据语言指令生成合适的预测或输出。🚀 贡献: 这个框架是第一个利用LLMs的能力来实现视觉任务的开放式和可定制化的框架。它突破了当前视觉通用模型的局限性,能够灵活地管理视觉任务,展现了强大的通用性和灵活性。此外,该框架在多个视觉任务上取得了令人印象深刻的结果,甚至接近了一些专门的...
DeepSeek 是杭州的量化基金公司幻方量化开发的,A股股民对此作出了不可磨灭的贡献🐶🐶🐶 VL2 是视觉模型,我用上面三张图测试了VL的第一个版本 ,从测试结果看,第一个版本对中文的识别跟 llama 不分上下😂😂😂。鉴于 DeepSeek-V3 相较于 DeepSeek-V2 有了很大的飞跃,我对于 VL2 的改进也有所期待,...
具体来说，研究人员将VQA LLM与视觉搜索模型相结合。借助大模型的世界知识，V*对视觉目标进行多轮引导搜索。它能够提取局部特征，并将其添加到工作记忆中，然后，VQA LLM利用搜索到的数据生成最终反应。有网友表示， V*模型和论文，在我看来意义重大。就比如，GPT-4V无法解决的「谷歌机器人验证」，V*就可以直接找到...
具备视觉编码器、强大的LLMs和模态对齐模块,LVLMs在开放领域的视觉-语言任务中表现出色。然而,幻觉显著挑战了LVLMs的实际应用。论文对LVLMs中的幻觉现象进行了仔细的研究。这一探索涵盖了对这些幻觉背后的根本原因进行详细分析,评估了创新的评估方法以及相关的基准,并讨论了有效的缓解方法。
比肩GPT-4V ! 开源的视觉语言模型 InternVL 1.5! 阅读全文 The All-Seeing Project: 面向开放世界的全景物体感知和通用关系理解 实现通用人工智能(Artificial General Intelligence,AGI)是人工智能领域的终极目标。近期,以ChatGPT为代表的大语言模型(Large Language Model,LLM)在文本模态上取得了惊艳的性能。因此在...
现有方法主要通过监督微调(SFT)将视觉编码器与大型语言模型(LLMs)对齐,赋予LLMs多模态能力,但随着训练过程的推进,MLLMs对多种语言的内在反应能力逐渐恶化。论文实证发现,主要由英语为中心的图文对构成的不平衡SFT数据集,导致非英语语言的性能显著下降。这是因为在SFT过程中未能将视觉编码器和LLM与多语言token对齐。
多模态大模型:视觉模型与LLM的结合之路(三) 上期我们介绍了多模态大模型的一般架构和首个将视觉模型与大模型结合的尝试Mini-GPT4。Mini-GPT4给出了如何利用预训练模型(视觉Encoder 和 预训练LLM),使用少量资源(4卡A100训练半天),构建多模态大模型的方法。
多模态大模型:视觉模型与LLM的结合之路(二) 上期我们介绍了多模态大模型的一般架构和首个将视觉模型与大模型结合的尝试Blip2和LLaVA。其中Blip2的贡献主要在模型结构上,明确了将视觉特征通过一系列变换对齐并加入到大模型的Input Embedding中可以让LLM看到图片。LLaVA的贡献主要在数据上,该文给出了利用chat-gpt等纯...