GILL模型 高效映射网络：将大语言模型（LLM）的隐藏表示映射到图像生成模型的嵌入空间。多模态对话生成：处理交错的图像和文本输入，生成连贯的对话和相关的图像输出。Kosmos系列模型 统一多模态架构：不仅能处理文本和图像，还能理解音频、视频等多种输入。跨模态推理：根据图文混合输入回答问题，或生成包含视觉元素的文档。七
大型视觉语言模型(LVLMs)通过指令调谐将预训练的大型语言模型(LLMs)与视觉模型集成,取得了显著进展。尽管有这些进步,LVLMs常常表现出幻觉现象,即生成的文本响应在语言上看似合理,但与输入图像相矛盾,表明图像与文本对之间的错位。这种错位源于模型倾向于优先考虑文本信息而非视觉输入,即使语言模型和视觉表示的质量都很高...
多模态大模型:视觉模型与LLM的结合之路(三) 上期我们介绍了多模态大模型的一般架构和首个将视觉模型与大模型结合的尝试Mini-GPT4。Mini-GPT4给出了如何利用预训练模型(视觉Encoder 和 预训练LLM),使用少量资源(4卡A100训练半天),构建多模态大模型的方法。 图1:图像与大模型的主流结合方式。(1)将图片经过一个Pr...
【独家攻略】2025讲的最好的LLM多模态视觉大模型教程!全程干货快收藏吧共计10条视频,包括:1 数据处理基础、2 文本处理与词嵌入、3 Simple RNN模型等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
看来在日常工作中,大语言模型也是 OCR 识别应用的一个方向。如果想体验 DeepSeek V3,可以下载 VSCode 的 Cline 插件,配置 DeepSeek 作为接口服务方用于日常工作: 资源 2024年的大模型总结:https://simonwillison.net/2024/Dec/31/llms-in-2024/ 上一篇总结的非官方中译:https://www.163.com/dy/article/JKT...
Agent TARS 是一款开源的多模态 AI 智能体，能够基于视觉理解网页内容，并与浏览器、命令行和文件系统无缝集成，实现复杂任务的规划与执行。它旨在为用户提供高效、便捷的自动化体验，具有多模态交互能力、强大的任务规划与执行功能，以及高度的可扩展性和灵活性。主要功能 代理工作流：利用复杂的 agent 框架来创建 ...
●相较于多模态模型,VLMs的推理能力较弱。 ■1.2 MLLM结构 如下图所示,MLLM的结构主要分为三个部分: ●模态编码器:此组件负责将视觉、声音等原始数据格式压缩为更精简的表示形式。一种流行的策略是利用预先训练好的编码器(如CLIP)来校准其他模态,...
VLLM(Visual-Language Large Model)通过跨模态联合表征,突破传统视觉或语言单模态模型的局限性。其核心在于构建“视觉理解-语义对齐-多模态生成”的闭环,实现类似人类的综合感知能力。 核心突破 跨模态涌现能力:当模型参数超千亿(如GPT-4V),在视觉问答任务中复杂场景理解准确率提升42%,展现出单模态模型不具备的推理能...
随着LLM的快速发展，赋予多模态输入强大能力正成为当前视觉语言模型(VLM)的一个重要部分。为了弥合模态差距，进行了几项研究来将视觉与LLM结合，从图像到视频。尽管取得了这些进展，但学术界的倡议与像GPT-4和Gemini这样经过大量数据和资源训练的成熟模型之间仍存在显著差距。就视觉本身而言，图像分辨率是明确表现周围环境...
LLM 基础:详细讲解大语言模型的发展历程、核心架构(如 Transformer 架构)、训练方法和评估指标,让学员深入理解 LLM 的工作原理,为后续多模态融合学习奠定基础。 计算机视觉基础:学习图像的基本处理方法(如图像增强、滤波、边缘检测等)、特征提取(如 SIFT、SURF、HOG 等)、目标检测与识别算法(如 YOLO、Faster R-CNN ...