论文首次于2022年8月22放在Arxiv上,2022年8月31更新,论文题目《Image as a Foreign Language: BEIT Pretraining for All Vision and Vision-Language Tasks》。 作者团队都来自 Microsoft Corporation,如果还有印象,该文作者曾提出过VLMo那篇工作,所以在BEIT-3中会发现有一些VLMo的痕迹(实际上VLMo中的MoME,在BEI...
其实前两天就关注到微软最新的这个多模态论文 BEiT-3了,一直没时间看,趁周六日看了下,看看大家口中的十二边形战士究竟有多强,究竟干了些啥。 拿到论文,第一步先是拉到最后看了下预训练的配置,差点就劝退了。…
微软研究团队最近在论文 Image as a Foreign Language: BEiT 中介绍了 BEiT-3(BERT Pretraining of Image Transformers),这是一种用于视觉和视觉语言任务的通用最先进的多模态基础模型所有视觉和视觉语言任务的预训练。该模型从三个方面改进了收敛技术:主干设计、预训练工作和模型扩展,使其能够实现最先进的性能。 该...
论文名称:Image as a Foreign Language: BEIT Pretraining for All Vision and Vision-Language Tasks (CVPR 2023) 论文地址: http://arxiv.org/pdf/2208.10442.pdf 代码地址: http:///microsoft/unilm/tree/master/beit3 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...
视觉方面，CNN、视觉 transformer 和其他模型都从大模型中取得了很好的结果。language-and-vision 建模也是类似的情况，如 SimVLM、Florence、CoCa、GIT、BEiT 和 Flamingo。在这篇论文中，来自谷歌的研究者通过一个名为 PaLI （Pathways Language and Image）的模型来延续这一方向的研究。论文链接：https://arxiv....
BEiT-3在Transformer架构的领域内，实现了对语言、视觉、语音等多模态的统一建模，通过引入Multiway Transformers架构，共享self-attention机制，对不同模态数据进行灵活处理。这一体系通过整合VLMo、UniLM和s2s-ft等论文中的关键概念，实现了单塔、双塔模型的统一，以及对理解任务和生成任务的整合，为多模态...
BEiT相关论文被ICLR 2022大会接收为Oral Presentation，大会评审委员会认为，BEiT为视觉大模型预训练研究开辟了新方向，首次将掩码预训练应用于CV领域，具有创新性。BEiT-3为AI多模态基础大模型研究打开新思路 在BEiT基础上，微软亚洲研究院在BEiT-2中进一步丰富了自监督学习的语义信息，近日升级至BEiT-3...
编者注:编者尚未细读BEiT v2这篇论文。BEiT v2似乎依赖于CLIP,这意味着它实际上依赖于额外的更多的数据与训练,将其与图1中的其它方法直接对比似乎是不公平的。将CLIP与MIM联系,微软今年5月还有另一篇工作:Contrastive Learning Rivals Masked Image Modeling in Fine-tuning via Feature Distillation ...
BEiT-3 创新的设计和出色的表现为多模态研究打开了新思路,也预示着 AI 大一统渐露曙光。(点击阅读原文,查看 BEiT-3 论文) 图1:截至2022年8月,BEiT-3 在广泛的视觉及视觉-语言任务上都实现了 SOTA 的迁移性能 事实上,在早期对于 AI 和深度学习算法的探索中,科研人员都是专注于研究单模态模型,并利用单一模态...
论文地址:https://arxiv.org/abs/2208.10442[1] 代码地址:https://aka.ms/beit-3[2] 动机 近年来,语言、视觉和多模态预训练大融合的趋势。通过对海量数据进行大规模预训练,可以轻松地将模型迁移到各种下游任务。可以预训练一个处理多种模态的通用基础模型,这很有吸引力。在这项工作中,作者从以下三个方面推进...