BEIT-3 的背景来自于 Transformer 这个架构和 Masked Data Modeling 的这个训练策略已经在视觉 (代表作 BEIT[2], BEIT v2[3]),文本 (代表作 GPT[4], BERT[5]),多模态 (代表作 VLMo[6], CLIP[7], CoCa[8]) 领域取得了成功,通过对海量数据进行大规模预训练,可以很容易地将这些得到的预训练模型转移到...
如果说 BEiT 引领和推进了生成式自监督预训练从 NLP 到 CV 的统一,那么,BEiT-3 实现了生成式多模态预训练的统一,”微软亚洲研究院自然语言计算组首席研究员韦福如说。 BEiT-3 使用 Multiway Transformer 有效建模不同的视觉、视觉-语言任务,并通过统一的 mask data modeling 作为预训练目标,这使得 BEiT-3 成为...
为了促进跨语言和跨模式迁移,研究人员正在努力预训练多语言 BEIT-3 并添加其他模式如音频。微软研究人员提出的 BEiT-3 提案为有效扩展多模式基础模型同时推进此类模型的开发提供了一条新的、有希望的途径。 https://arxiv.org/pdf/2208.10442.pdf https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/beit...
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...
通用多模态基础模型BEiT-3:引领文本、图像、多模态预训练迈向“大一统” http://t.cn/A6SCSL4y
PaLI 在 VQAv2 上使用类似 Flamingo 的开放词汇文本生成的设置达到 84.3% 的最新 SOTA，该结果甚至优于在固定词汇分类环境中评估的模型，例如 CoCa、SimVLM、BEiT-3。作者的工作为未来的多模态模型提供了 scaling 路线图。Model scaling 对于多语言环境中的语言图像理解特别重要。作者的结果支持这样一个结论：与其他...
扩大模型规模:BEiT-3 由40层 Multiway Transformer 组成,模型共包含19亿个参数。在预训练数据上,BEiT-3 基于多个单模态和多模态数据进行预训练,多模态数据从五个公开数据集中收集了大约1,500万图像和2,100万图像-文本对;单模态数据使用了1,400万图像和160GB文本语料。
扩大模型规模:BEiT-3 由40层 Multiway Transformer 组成,模型共包含19亿个参数。在预训练数据上,BEiT-3 基于多个单模态和多模态数据进行预训练,多模态数据从五个公开数据集中收集了大约1,500万图像和2,100万图像-文本对;单模态数据使用了1,400万图像和160GB文本语料。
在本文中,作者提出了 BEIT-3,这是一种通用的多模态基础模型,它在广泛的视觉和视觉语言基准测试中实现了最先进的性能。BEIT-3 的核心思想是图像可以建模为一门外语,这样就可以统一对图像、文本和图文对进行蒙版“语言”建模。作者还展示了 Multiway Transformers 可以有效地对不同的视觉和视觉语言任务进行建模,使其...