-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...
ChatGPT发布后,各个方向都在思考如何将其应用到自己的任务中,进而引发了新的趋势:尝试合并或融合不同模型(如ChatGPT等LLM)的能力。多模态学习中有两个大趋势,一是把LLM的语言理解和推理能力融合到多模态模型中,二是增加更多模态的融合,从而提升模型在训练模态上的效果,同时也使其能够迁移到未训练过的模态上。 多...
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 ...
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,...
【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
ImageBind 今年的一个新趋势是,是融合更多模态数据的多模态模型。以前,大部分的工作都关注在两个或最多三个模态,比如文本和图像,或者文本和语音。最近,Meta开源的模型ImageBind,该模型利用了6个模态的数据进行训练,包括视觉、文本、声音、深度图、热力图以及运动向量图。