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...
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...
简化的架构：Fuyu8B是一个仅解码器的Transformer模型，其图像块直接线性投影到Transformer的第一层，避免了嵌入查找。这种简化架构不仅支持任意图像分辨率，还极大地简化了训练和推理过程。开源与可试玩：目前，Fuyu8B模型已开源，用户可以在线上试玩其Demo，体验看图问答、图像概述等两种功能，这有助于推动多模...
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...
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。
Fuyu-8B有以下优化：架构更小更简单。针对agent任务进行了设计。运行速度快。能够在标准基准测试中与更大...
AI 公司 Adept 发布了多模态大模型 Fuyu-8B,这一模型具有 80 亿参数,可理解各种图像类型,包括照片、图表、PDF 和界面 UI。Fuyu-8B 采用了一种纯解码器 Transformer 架构,不使用图像编码器,支持任意图像分辨率,表现在多项任务中优于其他大型模型。 据悉,Adept 的目标是打造一个 AI Copilot,具备强大的图像理解能...
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...
fuyu-8b API是由Adept AI研发的先进多模态图像理解模型,专为数字代理而设计,能够处理不同分辨率的图像,并针对图形图表提出的问题给出答案。这一模型在视觉问答和图像描述领域表现卓越,非常适合用于计算机视觉、数字代理应用以及多模态模型的综合研究。fuyu-8b采用了纯解码器Transformer架构,省去了图像编码器的步骤,直接将...