BEIT-3 就是对这种思想的集大成者,用出这种思想 (使用 Transformer 模型统一处理视觉和文本信息,使用 Mask Data Modeling 的训练策略统一建模视觉和文本信息)。 具体而言,作者从三个方面实现了大一统:模型架构 (VLMo[1]中使用的 Mixture-of-Modality-Experts, MoME,即 Multiway Transformer)、预训练任务 (Mask Dat...
(foundation models,也被称为预训练模型)的研究从技术层面逐渐趋向于大一统(the big convergence),不同人工智能领域(例如自然语言处理、计算机视觉、语音处理、多模态等)的基础模型从技术上都依赖三个方面:一是Transformers成为不同领域和问题的通用神经网络架构和建模方式,二是生成式预训练(generative pre-training)成为...
随着大模型的发展，语言、视觉等多模态领域的预训练模型已呈现出“大一统”趋势。模型在大规模、海量数据上预训练之后，能顺利迁移至各种下游任务中。因此，预训练一个能够处理多种模态的通用基础模型，也成为目前人工智能研究的一个关键课题。BEiT-3 正是这样一种通用的多模态基础模型，在广泛的视觉和视觉-语言任务上...
在众多多模态模型中,BEiT-3以其独特的视角和卓越的性能脱颖而出,成为该领域的佼佼者。 BEiT-3模型概述 BEiT-3是一个在视觉和视觉-语言任务上具有state-of-the-art迁移能力的多模态模型。其核心思想是将图像视为一种特别的外语(Imglish),与文本(English)和图像-文本对(parallel sentences)一同处理。这种创新性的...
BEIT-3 的核心概念是图像可以被视为外语,允许研究人员快速统一地对图像、文本和图像-文本对进行蒙版“语言”建模。该团队还通过展示 Multiway Transformers 代表各种视觉和视觉语言任务的能力,将 Multiway Transformers 置于新的视野中,使它们成为通用建模的有吸引力的选择。该团队认为 BEIT-3 是扩展多模式基础模型的...
微软亚洲研究院最近开源了BEiT-3代码,这是一个在多个方面实现大一统的通用多模态基础模型,为AI领域提供了新的视角。以下是BEiT-3的几个主要特点: 骨干网络统一:BEiT-3采用统一的骨干网络,简化了模型结构和训练过程。 掩码数据建模统一:模型在掩码数据建模方面也实现了统一,提高了模型的泛化能力。 规模扩展:BEiT-3...
最近,一篇名为《BEiT-3:Bridging Vision and Language with Large-scale Multi-modal Pre-training》的论文引起了广泛关注,该论文介绍了一种名为BEiT-3的多模态模型,其性能数据炸裂,成为了多模态模型领域的新里程碑。 BEiT-3模型将图像视为外语,利用大规模的跨模态预训练,实现了文本和图像之间的跨模态理解和生成...
模型缩放：BEIT-3 模型的大小显著放大，达到 ViT-giant 的级别，包含 40 层 Multiway Transformer，嵌入维度为 1408，注意力头数量为 16，适用于多种多模态任务。预训练数据：BEIT-3 的预训练数据涵盖了 15M 图像、21M 图像-文本对等多元模态数据，以及 ImageNet-21K 的单模态图像数据，文本数据则...
微软的自然语言计算（NLC）团队宣布推出最新版本的Bidirectional Encoder representation from Image Transformers（BEiT-3），这是一款19亿参数的视觉语言AI模型。BEiT-3将图像视为另一种语言，并在各种下游任务中实现了最先进的性能。BEiT-3的模型和实验在arXiv上发表了一篇论文。 BEiT-3的关键思想是将图像视为另一种...
BEiT-3创新之处包括：骨干网络Multiway Transformer、预训练任务掩码数据建模与模型规模扩大。Multiway Transformer作为骨干网络，通过共享自注意力模块与模态专家编码不同模态信息，实现多模态对齐与融合。预训练任务采用统一的掩码-预测目标，基于生成式任务进行预训练，避免了大量训练，缓解了GPU显存占用。BEiT-...