NLP、CV与多模态学习详解 1. NLP和CV的基本概念 NLP(自然语言处理): NLP是人工智能的一个分支,专注于使计算机能够理解和处理人类自然语言。它涵盖了文本分析、信息提取、机器翻译、问答系统等多个方面。NLP的核心技术包括词嵌入、循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)以及Transformer等。 CV(计算机视觉): CV是人工...
对于nlp的可变输入,不同框架可以对序列进行压缩或者扩充: 在pytorch中,是用的torch.nn.utils.rnn中的 pack_padded_sequence 和 pad_packed_sequence 来处理变长序列,前者可以理解为对 padded 后的 sequence 做pack(打包/压紧),也就是去掉 padding 位,但会记录每个样本的有效长度信息; 后者是逆操作,对 packed 后...
最近,OpenAI Dev Days上发布了大量更新,ChatGPT正在向多模态超人类智能方向发展。在过去的几年里,CV(计算机视觉)和NLP(自然语言处理)一直是计算机算法的两大热门方向,各有千秋。自从去年OpenAI发布ChatGPT 3以来,无论是工业界还是学术界,似乎都把大部分注意力放在了大模型上。我今年6月份参加国内某CV研讨会时,NLP...
NLP与CV在评估模型性能时,分别采用不同的指标体系。NLP常用准确率、召回率、F1值等指标;而CV则常用准确率、精确率、召回率、交并比(IoU)等指标。 多模态模型的评估则更为复杂,需要综合考虑不同模态数据的特性和任务需求,设计合理的评估方法和指标体系。 多模态语言学研究 多模态语言学研究是语言学与认知科学相融合...
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作为一名资深NLP算法工程师，大模型在日常工作中扮演了非常重要的角色，辅助处理很多工作。但是，大模型的...
多模态处理:NLP与CV如何协同? 🤔 在多模态处理领域,目前主要有两种主流方法: 1️⃣ 第一种是以LLavA为代表的,通过clip等工具将图像转换为embedding,然后投影到文本embedding的维度,将其视为文本token,再利用大语言模型(LLM)来处理图像。 2️⃣ 第二种是以Gemini和AnyGPT为代表的(采用Decode-only架构处理...
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综合评价 高级性:从技术难度和应用场景来看,多模态CV和多模态NLP都代表了人工智能领域的前沿技术。 它们各自具有独特的优势和应用场景,无法简单地用“高级”或“低级”来评价。 发展趋势:随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,多模态CV和多模态NLP都将在更多领域展现出其独特的价值。
学习多模态大模型(如大型语言模型和视觉-语言模型)需要学习自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)的传统深度学习技术,原因有以下几点: 1. 互补信息: - NLP和CV技术分别处理文本和视觉数据,它们包含不同类型的信息。NLP关注于理解和生成语言,而CV关注于图像和视频的处理。多模态模型通过结合这两种类型的数据,可以更全面...