在这种情况下,使用多模态模型的性价比会更高。 在智源大会的分享,引发了大佬们(LeCun、Andrew等人)关于LLM能否通向AGI的热议。杨老师(Yann LeCun)的观点是,单靠语言模型是无法实现AGI的,人类自身是多模态学习的生物,而且很多信息在单纯的语言中难以体现。当GPT3.5或GPT-4刚出现时,很多人觉得离AGI似乎越来越近了...
特里斯丹:多模态LLM系列调研 - 2 | AnyMAL、ImageBind、MMICL、GPT-4V 特里斯丹:多模态LLM系列调研 - 3 | LENS、Otter、LLaVA-1.5、MiniGPT-5 特里斯丹:多模态LLM系列调研 - 4 | Fuyu、MiniGPT4-v2、Qwen-vl、CogVLM 特里斯丹:多模态LLM系列调研 - 5 | mPLUG-Owl2、PaLI、COMM、HuggingGPT AnyMAL: An ...
- ImageBind-LLM是一种多模态指令模型,将图像、音频、3D点云和视频结合到一个语言模型中。 - 它通过绑定网络将ImageBind的视觉编码器与语言模型对齐。 - ImageBind-LLM在与最新的多模态语言模型相比具有可比的性能。 - 它可以根据不同的模态生成准确的响应并理解多模态内容。 - 通过增加多模态标记的数量和集成更...
-ImageBind-LLM是一种多模态指令调优方法,通过ImageBind进行大型语言模型的微调,能够响应多种形式的输入指令。 - 该模型使用视觉语言数据来调整多模态指令,特别建议仅使用视觉语言数据进行调整。 站长之家(ChinaZ.com)9月18日 消息:研究人员最近在大型语言模型(LLM)的指令调整方面取得了令人瞩目的进展。这一发现对于提...
首个能够同时绑定六种模式数据的人工智能模型,ImageBind 提出了一种通过利用多种模态 (text, audio, depth, IMU) 与 image 的配对数据来学习共享的表征空间的方法。它不需要所有模态彼此同时出现的数据集,而是只需要与 image/video 配对的数据即可 ImageBind 是一个学习一个联合特征嵌入 (Joint Embedding) 的方法...
来自专栏 · 【漫谈】多模态&LLM 5 人赞同了该文章 目录 收起 1. Motivation 2. Contribution 3. Method 3.1 Binding modalities with images 3.2 Implementation Details 4. Experiments 4.1 Emergent zero-shot classification 4.2 Zero-shot retrieval and classification 4.3 Few-shot classification 4.4 Analysi...
【比LLM更重要的多模态学习】北大博士1小时精讲CLIP、ViLBERT、悟空、ImageBind、Multimodal-CoT、BLIP-2多模态学习模型!共计3条视频,包括:1.比LLM更重要的多模态学习(Part1)breezedeus、1.比LLM更重要的多模态学习(Part2)breezedeus 0、中科院刘静:多模态预训练的
中国研究人员推ImageBind-LLM:通过ImageBind实现LLM的多模态指令调优方法 研究人员最近在大型语言模型的指令调整方面取得了令人瞩目的进展。这一发现对于提高通用语言模型的性能和多模态指令响应能力具有重要意义。ImageBind-LLM展示了四个关键特点:这项研究的成果为大型语言模型的多模态指令响应能力提供了新的方法和思路,...
samclickvqaimage-captioningllamagptgradiohuskymultimodalvideo-generationvicunagpt-4llmchatgptlangchainfoundation-modelsegment-anythinginternimageimagebinddraggan UpdatedAug 20, 2024 Python Zeqiang-Lai/Anything2Image Star193 Code Issues Pull requests Generate image from anything with ImageBind and Stable Diffusio...
UniBind: LLM-Augmented Unified and Balanced Representation Space to Bind Them All We present UniBind, a flexible and efficient approach that learns a unified representation space for seven diverse modalities -- images, text, audio, point... Y Lyu,X Zheng,J Zhou,... - IEEE 被引量: 0发表:...