基于此,达摩院的研究者提出了 mPLUG-2,其通过模块化的⽹络结构设计来平衡多模态之间的协作和纠缠问题,mPLUG-2 在 30 + 多 / 单模态任务,取得同等数据量和模型规模 SOTA 或者 Comparable 效果,在 VideoQA 和 VideoCaption 上超越 Flamingo、VideoCoca、GITv2 等超⼤模型取得绝对SOTA。此外,mPLUG-Owl 是阿...
我们mPLUG-2,主要两个motivation,第一个是这种高效的模块协同,多模态理论比较难的一个问题就是这么多的模态如何才能够高效地进行模态协同,所以提出了一个共享的 universal layer,它主要包括两部分,第一个是视觉和文本工信Self-Attention Layers 帮助不同的模态进行语义的对齐。然后又提出了一个 Specific Cross-attenti...
简介:本文深入解读阿里达摩院提出的多模态基础模型mPLUG-2,探讨其背后的模块化思想,并分析这一思想在实际应用中的价值和意义。 在人工智能领域,多模态模型的研究一直是前沿热点。这类模型能够同时处理和理解来自不同模态的数据,如文本、图像、音频等,从而更全面地捕捉和模拟人类对世界的感知和理解方式。近日,阿里达摩院...
本周带来的7个 SOTA 模型分别用于视频编辑、文本到音频生成、文本到3D生成、图像到图像转换、语言模型推理等;2 个新思路关于文本提示优化、扩散模型;1 个工具关于持续学习;1 个数据集关于视频对象分割。 阿里达摩院推出mPLUG-2,跨文本、图像和视频的模块化多模态基础模型 mPLUG-2: A Modularized Multi-modal Founda...
题目:ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision作者&单位:Wonjae Kim * 1 † Bokyung Son * 1 Ildoo Kim 2 本文更接近于一篇多模态预训练模… 朕与茉莉 7B最强多模态文档理解大模型mPLUG-DocOwl 1.5 多模态大模型 Multimodal LLM (MLLM) 相关研究致力于实现通用...
基于模块化思想,mPLUG-2展现出在多模态数据处理上的优势。文章通过案例和技术分析,多方位展现了该模型的创新价值及未来应用潜能。 在人工智能领域,多模态数据处理已成为研究的热点。随着视觉、语音、文本等数据的融合应用需求不断增长,传统的基础模型面临巨大挑战。在此背景下,阿里达摩院提出了一种基于模块化思想的多...
本期扬奇智能社区邀请了达摩院自然语言智能实验室的硕风老师。今天带来的分享主题是《MPLUG-2:模块化多模态基础模型》。, 视频播放量 240、弹幕量 0、点赞数 8、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 1, 视频作者 扬奇智能社区, 作者简介 人工智能技术社区,相关视频:扬奇
mPLUG-2 achieves state-of-the-art or competitive results on a broad range of over 30 downstream tasks, spanning multi-modal tasks of image-text and video-text understanding and generation, and uni-modal tasks of text-only, image-only, and video-only understanding....
从样例中可以看出,对于A4大小的文档图片,即使只用324个token编码,DocOwl2依然能够清晰的识别图片中的文字。 对于文档问答,模型不仅能给出答案,还能给出详细的解释以及相关的页码。 除了文档,DocOwl2也能理解文字丰富的新闻视频。 总结 ...
mPLUG-Owl2 的解决方案是在大语言模型中引入一种 Modality-Adaptive Module(MAM)模块,通过在 Attention 过程中增加少量额外的参数,来从原本的语言特征空间中进一步学习一个视觉空间,这样既可以不干扰语言模型原有的特征空间,又可以保留视...