评估是开发MLLM的重要部分,因为它为模型优化提供了反馈,并有助于比较不同模型的性能。与传统多模态模型的评估方法相比,MLLM的评估展现出几个新特征: (1)由于MLLM通常具有多功能性,因此全面评估MLLM是很重要的。 (2)MLLM展示了许多需要特别关注的新兴能力(例如无OCR数学推理)因此需要新的评估方案。 根据问题类型...
最近，以GPT-4V为代表的多模态大型语言模型（MLLM）已成为新兴的研究热点，它使用强大的大型语言模型（LLMs）作为“大脑”来执行多模态任务。MLLM出人意料的涌现能力，如基于图像编写故事和无需OCR的数学推理，是传统多模态方法中罕见的，这表明了一条通往人工通用智能的潜在路径。为此，学术界和工业界都致力于开发...
2)使用不到 50% 的数据 (301k vs. 665k),MLLM-Selector 在所有经过验证的基准测试中都超过了 LLaVA-1.5 的性能。 3)使用相同数量的数据 (665k vs. 665k),MLLM-Selector 在各个基准测试上取得了实质性改进,例如,在 DOCVQA 上提高了 +14.54%,在 ChartQA 上提高了 +25.36%,在 HallusionBenchmark 上...
虽然LLM通常可以执行NLP任务,但MLLM通常可以支持更大范围的任务。 GPT-4因其展示的惊人例子而引发了对MLLM的研究热潮。然而,GPT-4没有打开多模态接口,到目前为止,还没有关于该模型的信息公开。尽管如此,研究界还是做出了许多努力来开发有能力的开源MLLM,并展示了一些令人惊讶的实用能力,例如基于图像编写网站代码,理...
近年来，多模态大型语言模型（MLLM）在各个领域的应用取得了显著的成功。然而，作为许多下游任务的基础模型，当前的 MLLM 由众所周知的 Transformer 网络构成，这种网络具有较低效的二次计算复杂度。为了提高这类基础模型的效率，大量的实验表明：（1）Cobra 与当前计算效率高的最先进方法（例如，LLaVA-Phi，TinyL...
MLLM咋“思考”?两阶段揭秘 在《Cross-modal Information Flow in Multimodal Large Language Models》这篇论文中,研究者们深入探索了多模态大语言模型(MLLM)中语言和视觉信息的交互方式。通过对LLaVA系列模型进行注意力阻断实验,他们发现MLLM在处理视觉信息时,实际上分为两个阶段。 🌐 第一阶段:整体视觉特征融入...
mllm 白话文mllm白话文 MLLM是Maximum Likelihood Linear Regression的缩写,中文通常可以解释为“最大似然线性回归”。这是一种统计学中的回归分析方法,主要应用于探索因变量(dependent variable)和自变量(independent variables)之间的关系。 在白话文的语境下,可以这样解释: 最大似然线性回归就像是你和朋友玩了一个猜...
目前MLLM的缺陷以及值得注意的点 作者:yearn,微软亚洲研究院Research Intern 原文:https://www.zhihu.com/people/zyf-98-4 32个标注者,29,429条标注数据,图像平均分辨率2000 x 1500, 当前最难最大的纯手工标注图像感知benchmark来了!现有模型包括Qwen2-VL排名第一但仍没有取得55%以上的准确率。
EE-MLLM由一个视觉编码器、两个层的小型多层感知机作为投影器以及具有复合解码器的解码器层组成。作者提出了一种复合注意力机制,并设计了一个复合解码器层,以实现数据效率和计算效率。复合解码器层包括一个对齐器和一个复合注意力模块。 图2:作者的复合注意力机制由复合注意力模块和对齐器组成。对齐器将视觉标记对...
mllm is a lightweight, fast, and easy-to-use (multimodal) on-device LLM inference engine for mobile devices (mainly supporting CPU/NPU), initiated by the research groups led byMengwei Xu(BUPT) andXuanzhe Liu(PKU). Recent update [2024 November 21] Support new model: Phi 3 Vision#186 ...