多模态大模型的一个代表性工作是Transformer一作Ashish Vaswani所在创业公司Adept推出的Fuyu-8B。这是一个规模为80亿参数的纯解码器Transformer，它没有使用图像编码器，而是直接将图像块映射到Transformer的第一层。这种架构使得模型能够支持任意大小的图像，并且可以更快速地进行训练和推理。Fuyu-8B具备强大的图像理解能力...
Transformer一作Ashish Vaswani所在的AI公司Adept,发布了Fuyu-8B,这是一个多模态模型的小版本,为其产品赋能。Fuyu-8B的特点包括:具有比其他多模态模型更简单的架构和训练程序;从头开始为数字助手设计,支持任意图像分辨率,能够回答关于图表和图形的问题,并在屏幕图像上进行精细的定位;响应速度快,对于大图像的响应时间不到...
开源模型:Fuyu8B模型已经开源,模型权重可以在Hugging Face上查看,这使得开发者和研究人员可以自由地使用、修改和扩展模型 。 高性能:尽管Fuyu8B优化了特定用例,但它在标准图像理解基准测试中,如视觉问答和自然图像字幕生成,表现良好 。 特殊符号处理:模型使用特殊的图像转换行符号来了解图像中的换行时机,这使得它能够处...
Fuyu-8B可以准确找到对应的信息块,并给出正确答案“洛杉矶”。 而且Fuyu-8B的处理速度很快,研究团队表示100毫秒内可反馈大图像处理结果。 同时它还很“轻巧”,不仅模型规模没超百亿,还没有使用图像编码器。 这让它能更快速进行训练和推理,并支持处理任意大小图像。 Hugging Face联创兼CTO看了都有点激动,表示假如自...
1、部署多模态大语言模型-fuyu-8b (1)克隆模型 (base) ailearn@gpts:~$ mkdir -p /data/sda/models ; cd /data/sda/models (base) ailearn@gpts:/data/sda/models$ git lfs install ; git clone https://www.modelscope.cn/AI-ModelScope/fuyu-8b.git (2)准备环境 01.创建虚拟环境 (base) ai...
Fuyu-8B:多模态新突破! Fuyu-8B模型是由adept.ai团队开发的,该团队的创始人曾是Transformer论文的合著者之一。与CLIP或EVA等模型不同,Fuyu-8B不使用ViT来提取图像特征,而是直接将图像patch与两种模态进行对齐。这种模型结构无需严格的图像尺寸输入,据说可以在100毫秒内处理大图像。 🔍 模型亮点: 1️⃣ 基于预...
Fuyu-8B是Adept推出的一个多模态大模型,只开源了模型权重,从Blog[1]看出Fuyu的设计是出于支持数字办公效率提升的目的,所以需要支持任意分辨率,需要具有细粒度的图像感知能力,图表和UI理解能力要好。 结构 为了达成上述目的,Fuyu需要尽可能保证图像的细节不丢失,或者说他要保证视觉信息输入llm前的无损性。因此在visual ...
Fuyu-8B是由Adept AI训练的多模态图像理解模型,可以支持多样的图像分辨率,回答图形图表有关问题。模型在视觉问答和图像描述等任务上表现良好。本文介绍了相关API。 功能介绍 调用本接口,用于根据用户输入的图像和文字,回答图像有关问题。 使用说明 支持通过Python SDK、Java SDK 和Node.js SDK调用,调用流程请查看SDK安...
多模式人工智能是未来🔥 Fuyu-8B 是 Adept AI 开发的开源多模式人工智能,可以理解图像和文本。 由于其体积小,它可以以闪电般的速度执行视觉问答、文档理解、图像字幕和 OCR 等任务。
Adept由Transformer一作、前OpenAI工程副总裁等共同创立，成立于2022年4月，目前已完成B轮融资，总融资额达4.15亿美元，公司估值超过10亿美元。Fuyu-8B模型架构图解：Fuyu是一个仅解码器的Transformer模型，没有专门的图像编码器。图像块直接线性投影到Transformer的第一层，避免了嵌入查找。此简化架构支持...