随着语言生成模型 [24]、[25] 的兴起,研究人员专注于利用大语言模型 (LLM) 中嵌入的先验知识来开发通用且高度推理的 VLM。利用 LLM 中的指令调整技术 [26],当前的视觉语言大模型 (VLLM) [27] 可以处理通用指令并生成符合人类偏好的响应。具体而言,这些 VLLM(如图所示)使用视觉编码器来 patch 化视觉...
在预训练阶段,GPT使用大规模的语料库进行训练,学习到丰富的语言上下文信息。在微调阶段,可以通过有监督或强化学习的方式,将GPT应用于特定的NLP任务。 4.视觉大模型 视觉任务上也对这种基础模型进行了探索,比如CLIP和ALIGN利用对比学习,将文本和图像编码进行了对齐,通过提示语生成image encoder,就可以扩展到下游任务,比如...
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...
近日人形机器人初创公司Figure 公布其与OpenAI 合作13 天后的机器人最新视频，视频中OpenAI 将其端到端的大语言-视觉模型移植到Figure 01 上，Figure01 能够1)理解区分面前的场景对象；2)动作上区分苹果和一堆纸团；3)理解自身行为的目的；4)判断下一步的响应动作；5)评价自身行为；6)手指灵活度足够且动作较快。
模型架构: Image/text encoder: ITC loss对齐视觉和语言表征,基于ALBEF提出的momentum distillation Image-grounded text encoder: ITM loss建模视觉-语言交互,区分positive/negative图文对,使用hard negative mining挖掘更高相似度的负例优化模型 Image-grounded text decoder: LM loss实现基于图像的文本解码,将双向self-...
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...
类型A:多模态大语言模型(Multimodal LLM, 或 MLLM) 架构:视觉编码器 -> 多模态投影器 -> 大语言模型(LLM)或文本解码器 视觉编码:首先通过视觉编码器对图像或视频进行编码。视觉编码器通常是预训练的,例如SimCLR[4] 、CLIP[5] 或SigLIP[6] 。
用来提升视觉语言基础模型公平性的方法FairCLIP 如上图所示，我们提出的FairCLIP框架旨在预训练阶段提高公平性。这是通过最小化不同种族群体（或其他基于属性的群体）之间视觉和语言特征相关性M_{I,i}的概率分布之间的差异来实现的。其中 d 是一个距离函数 是计算上不可行的潜在分布。我们在方程中使用基于批次的分布...
联合语言和视觉的力量,复旦大学语言与视觉团队联合提出基于多视觉专家混合架构的视觉-语言大模型——眸思(MouSi)。基于新架构的眸思将擅长图文匹配、光学字符识别(OCR)和图像分割等多种经典视觉任务的专家巧妙地融为一体,显著地提高了多模态大模型在多模态对话中传统视觉任务上的表现效果。希望眸思能够为多模态大模型...
公平性在深度学习中是一个关键问题,尤其是在医疗领域,这些模型影响着诊断和治疗决策。尽管在仅限视觉领域已对公平性进行了研究,但由于缺乏用于研究公平性的医疗视觉-语言(VL)数据集,医疗VL模型的公平性仍未被探索。 为了弥补这一研究空白,我们介绍了第一个公平的视觉-语言医疗数据集(FairVLMed),它提供了详细的人口...