#ai探索计划# Kosmos-2是微软推出的多模态大语言模型,它具备强大的感知、理解和交互能力。相较于前代Kosmos-1,Kosmos-2解锁了Grounding Capability,即与输入进行对象级交互的能力,真正将语言与视觉世界相互联...
3.KOSMOS-2: A Grounded Multimodal Large Language Model 和KOSMOS-1比主要就是增加了grounding能力。 为了表示坐标框,使用了特殊字符,将连续的坐标离散成一系列位置标记,以统一的方式进行编码。 3.1 Grounded Input Representations 给定一个文本描述和其对应的bbox,首先将边界框的连续坐标转换为离散位置标记序列[引了...
Paper: Kosmos-2: Grounding Multimodal Large Language Models to the World github:Kosmos-2 1、云端部署 由于本地机器配置不够,因此使用云平台部署Kosmos-2。本人很少使用云平台跑大模型,其中有一些操作也是琢磨了好久,因此详细记录一下。 数据准备 数据准备和工具下载应该放在开通实例之前,因为实例开通之后就开始计...
KOSMOS-2 🚀KOSMOS-2 延续了 KOSMOS-1 的模型架构和训练目标,但进行了重大改进。最显著的升级在于增加了 grounding 和 referring 能力。这意味着模型能够根据输入的目标框回答问题(即 referring),或者根据输入文本生成目标框(即 grounding)。📚 贡献与数据集为了支持这一新功能,作者们引入了 GRIT 数据集,这是一...
换言之 KOSMOS-2 可以真正将语言与视觉世界相互联系,举一个例子,如下图所示,当我输入一张图片,我希望让模型描述其中有什么时,模型并不仅仅是语言上给出一段文字说一个雪人在烤火,并且我们希望模型可以真正识别到哪里是雪人哪里是火堆,而 KOSMOS-2 则真正具有了这种不仅仅是语言上的描述,并且还可以识别图像之中...
而三个多月后,就在昨天,微软亚洲研究院更进一步,推出了 KOSMOS-1 的加强升级版 KOSMOS-2,相较于早期的多模态大模型,KOSMOS-2 解锁了多模态大模型的 Grounding Capability,获得了与输入进行对象级交互的能力,换言之 KOSMOS-2 可以真正将语言与视觉世界相互联系,举一个例子,如下图所示,当我输入一张图片,我希望...
Kosmos-2是微软发布的一种多模态大语言模型(MLLM),它结合了AlphaGo技术的创新,可以赋予AI系统新的能力,如计划、解决问题和分析文本的能力。它主要利用强化学习的创新来完成当今语言模型难以处理的任务。强化学习涉及「奖励」AI系统的某些行为和/或惩罚不希望出现的行为,以便「教导」系统在特定情况下应该展现哪些行为。
在我们正式介绍kosmos-2之前,我们首先了解下什么是指代(referring)功能和基准(grounding)功能,如Fig 1所示,这是百度app中的以图搜图功能,用户拍摄一张图片,此时用户可以对图中的多种物体进行画框,随后用户可以选择对被框框中的物体进行识别、提问或者发起搜索等。这个功能使得用户在以图搜图的场景中,可以更加灵活地和...
微软发布Kosmos-2多模态AI；H100集群速度快；AI药物开始人体试验 产业资讯 🔗 微软Kosmos-2多模态 AI微软的UniLM团队是一个极其富有成效和多产的研究团队。这项最新工作延续了他们关于有用和强大的语言+模型的研究。🔗 购买AI铁锹：MosaicML收购案对为什么Databricks花费13亿美元收购两年前成立的MosaicML公司进行...
换言之 KOSMOS-2 可以真正将语言与视觉世界相互联系,举一个例子,如下图所示,当我输入一张图片,我希望让模型描述其中有什么时,模型并不仅仅是语言上给出一段文字说一个雪人在烤火,并且我们希望模型可以真正识别到哪里是雪人哪里是火堆,而 KOSMOS-2 则真正具有了这种不仅仅是语言上的描述,并且还可以识别图像之中...