GPT-4 等这些模型弥合了文本和视觉数据之间的差距,使 AI 能够理解和解释复杂的多模态输入。它们在增强人工智能处理和响应文本和视觉线索组合的能力方面发挥了至关重要的作用,从而产生了更复杂的人工智能应用。 GPT-4官网:openai.com/research/gpt 留子之前的这篇文章也详细介绍了五个经典多模态大模型。 多模态入门...
蔡念认为，此时不如考虑小模型和轻量化大模型。智能制造场景化、碎片化明显，这就需要专注于特定领域进行训练，进行不同场景的模型定制化，最终形成某一领域的通用模型。这意味着，机器视觉的理想未来，是在复杂的应用场景中打造标准化的应用方案。（记者宋婧）
计算机视觉大模型是指应用于计算机视觉领域的大规模、高复杂度的神经网络模型。 以下是对计算机视觉大模型的详细解释: 基本概念: 计算机视觉大模型是通过深度学习算法和大量的数据训练构建的神经网络模型。 这类模型具备强大的特征提取和识别能力,能够实现对图像、视频等视觉信息的深层次理解和分析。 核心原理: 计算机视觉...
一、大模型技术的基本概念 大模型技术，顾名思义，是指构建大规模、高复杂度的神经网络模型，通过大量的数据训练，使模型具备强大的特征提取和识别能力。在计算机视觉领域，大模型技术能够实现对图像、视频等视觉信息的深层次理解和分析，为图像分类、目标检测、语义分割等任务提供强有力的支持。二、大模型技术的原理 ...
最近,来自UC伯克利的计算机视觉「三巨头」联手推出了第一个无自然语言的纯视觉大模型(Large Vision Models),并且第一次证明了纯视觉模型本身也是可扩展的(scalability)。 除此之外,研究人员还利用超过420B token的数据集让模型可以通过上下文学习来理解并执行下游任务,并且统一了图片/视频、有监督/无监督、合成/真实、...
最近,来自 UC 伯克利的计算机视觉「三巨头」联手推出了第一个无自然语言的纯视觉大模型(Large Vision Models),并且第一次证明了纯视觉模型本身也是可扩展的(scalability)。 除此之外,研究人员还利用超过 420B token 的数据集让模型可以通过上下文学习来理解并执行下游任务,并且统一了图片 / 视频、有监督 / 无监督、...
一、NLP大模型的主要类型 GPT系列GPT（Generative Pre-trained Transformer）：由OpenAI开发的一系列NLP大模型，采用多层Transformer结构来预测下一个单词的概率分布。该系列模型通过预训练学习到语言模式，并能在多种NLP任务上表现出色。GPT-1：发布于2018年，参数规模为1.17亿，是GPT系列的开山之作。GPT-2：发布于...
计算机视觉正在迈入“大模型时代”。前不久,来自加利福尼亚大学伯克利分校计算机视觉领域的三位知名学者(Trevor Darrell、Jitendra Malik、Alexei A. Efros)联手推出了第一个无自然语言的纯视觉大模型(Large Vision Models),并第一次证明了纯视觉模型本身也是可扩展的(scalability)。随后,谷歌、微软等国际大厂公布了对视...
计算机视觉迈入“大模型时代”,又现“大一统”“小而美”之辩 计算机视觉正在迈入“大模型时代”。前不久,来自UC伯克利计算机视觉领域的三位知名学者(Trevor Darrell、Jitendra Malik、Alexei A. Efros)联手推出了第一个无自然语言的纯视觉大模型(Large Vision Models),并第一次证明了纯视觉模型本身也是可扩展的(scalab...
和SAM 相比,视觉模型的 In-context 能力是最大差异点 : SegGPT “一通百通”:可使用一个或几个示例图片和对应的掩码即可分割大量测试图片。用户在画面上标注识别一类物体,即可批量化识别分割出其他所有同类物体,无论是在当前画面还是其他画面...