github: github.com/FesianXu github page: fesianxu.github.io/ 知乎专栏: 计算机视觉/计算机图形理论与应用 微信公众号:机器学习杂货铺3号店 http://weixin.qq.com/r/mhNIUEzEMBFPrQgz90aI (二维码自动识别) 笔者曾在博文 [3] 中对MetaLM [4] 进行过介绍,而本文待要介绍的Ko
可通过访问下面的链接，下载对应Kosmosctl安装包。https://github.com/kosmos-io/kosmos/releases/tag/v...
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2302.14045.pdf 项目地址:https://github.com/microsoft/unilm 研究员们将一个基于 Transformer 的语言模型作为通用接口,并将其与感知模块对接。他们在大规模多模态语料库上训练模型,语料库包括了文本数据、任意交错的图像和文本、以及图像描述数据。此外,研究员们还通过传输纯语言数据...
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https://github.com/microsoft/unilm 研究员们将一个基于 Transformer 的语言模型作为通用接口,并将其与感知模块对接。他们在大规模多模态语料库上训练模型,语料库包括了文本数据、任意交错的图像和文本、以及图像描述数据。此外,研究员们还通过传输纯语言数据来校准跨模态的指令遵循能力。
我们排除了来自GitHub,arXiv,Stack Exchange和PubMed Central的数据划分。我们还包括了Common Crawl的快照数据集,CC-Stories和RealNews数据集。整个数据集已经清除了重复和近似重复的文档,并被过滤以排除下游任务数据。有关训练文本语料库,请参考附录B.1.1。 KOSMOS-1的语言训练数据集 图像-标题对 图像标题对有几个...
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[7]. https://fesianxu.github.io/2023/03/04/story-of-multimodal-models-20230304/, 《视频与图片检索中的多模态语义匹配模型:原理、启示、应用与展望》 [8]. Liu, Haotian, Chunyuan Li, Yuheng Li, and Yong Jae Lee. “Improved baselines with visual instruction tuning.” arXiv preprint arXiv:231...
多模态感知是实现人工智能的必要条件”。Kosmos-1 论文中的视觉示例显示模型分析图像并回答有关图像的问题，从图像中读取文本，为图像编写标题，并以 22-26% 的准确度进行视觉智商测试。微软表示，它计划向开发人员提供 Kosmos-1，尽管该论文引用的 GitHub 页面在本文发表时没有明显的 Kosmos 特定代码。
未来的优化可能会带来更重要的结果，使人工智能模型能够感知任何形式的媒体并对其采取行动，这将大大增强人工助理的能力。研究人员说，在未来，他们希望扩大Kosmos-1的模型规模，并将语音能力也整合进去。微软表示，它计划将Kosmos-1提供给开发者，尽管该论文引用的GitHub页面在本文发表时还没有提供Kosmos特定代码。