大模型语言模型（LLM）和大型多模态语言模型（LMM）是两种不同类型的语言模型。大模型语言模型（LLM）是指在自然语言处理领域中使用的大规模预训练语言模型。这些模型通常是基于神经网络的深度学习模型，通过在大规模文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语言知识和语义理解能力。LLM可以用于各种自然语言处理任务，如文本...
LLM 主要应用于自然语言处理领域，而 LMM 则可以应用于更广泛的领域，如智慧城市、智能制造、医疗健康等...
它们的主要区别在于随机效应的存在和数据结构的层次性。LMM特别适用于具有多个层次的数据结构,而LLM可以用于更广泛的数据类型。
直观的语言交互：LLMs使得人与车辆之间的交流变得直观。人类可以表达抽象的命令和感受，而LLMs则能够准确...
大模型语言模型（LLM）与大型多模态语言模型（LMM）的区别在于输入与应用场景。一般提及大语言模型，多指文本输入的模型。多模态大语言模型则能接受文本、图片、视频、音频等多样格式输入，例如图像到视频的生成即是LMM的应用。LLM的模型架构多基于Transformer，而LMM则可能融合更多模型类型，如CNN、RNN等。LLM...
尽管大语言模型（LLMs）在语言智能方面取得了显著进展，但视觉-空间智能的研究仍然不足。然而其在机器人...
大语言模型本质是“文生文”,也就是将自然语言的文本指令输入给大语言模型,大语言模型根据你的指令输出自然语言描述的回答。代码可以看做是文本的一种形式。 多模态模型是指大模型包含“文生图”、“文生视频”、“文生语音”、“图片识别”、“视频识别”、“语音识别”等一种或多种功能。模态是指文本、图片、...
大语言模型,LLMs侧重于语言的的理解,类似早期的chatGPT,仅接受文本输入,生成的内容也仅限于文本内容。 多模态大模型,除了文本的理解和生成,还包括视觉内容的理解和生成,甚至语音等的理解与生成。如下图所示: 图1:多模态基础模型旨在解决的三个代表性问题的示意图:视觉理解任务、视觉生成任务和通用界面与语言理解和...
这是一个三阶段框架，用于从音乐和舞蹈数据合成3D舞蹈摄像机运动。该方法包括关键帧检测、关键帧合成和...