可以看出，没有经过多图训练的模型例如Qwen-VL和mPLUG-Owl2很快就败下阵来。而经过多图训练的LLAVA-Next-Interleave和Mantis在最开始能和mPLUG-Owl3保持近似的衰减曲线，但随着图片数目达到了50这个量级，这些模型也不再能正确回答了。而mPLUG-Owl3坚持到了400张图片还能保持40%的准确率。不过有一说一，尽管mPLU...
mPLUG-Owl3-7B模型作者来自阿里mPLUG团队,他们一直深耕多模态大模型底座,以LLaVA-Next-Interleave为基准,mPLUG-Owl3将模型的First Token Latency缩小了6倍,且单张A100能建模的图像数目提升了8倍,达到了400张…
概括而言,Hyper Attention的这些设计点,为mPLUG-Owl3带来了进一步的效率提升,并且保障了它仍然能具备一流的多模态能力。 实验结果 通过在广泛的数据集上进行实验,mPLUG-Owl3在大多数单图多模态Benchmarks都能取得SOTA的效果,甚至不少测评还能超过模型尺寸更大的模型。 同时,在多图测评中,mPLUG-Owl3同样超越了专门...
可以看出,没有经过多图训练的模型例如Qwen-VL和mPLUG-Owl2很快就败下阵来。 而经过多图训练的LLAVA-Next-Interleave和Mantis在最开始能和mPLUG-Owl3保持近似的衰减曲线,但随着图片数目达到了50这个量级,这些模型也不再能正确回答了。 而mPLUG-Owl3坚持到了400张图片还能保持40%的准确率。 不过有一说一,尽管mP...
推出通用多模态大模型mPLUG-Owl3,专门用来理解多图、长视频。 具体来说,以LLaVA-Next-Interleave为基准,mPLUG-Owl3将模型的First Token Latency缩小了6倍,且单张A100能建模的图像数目提升了8倍,达到了400张图片,实测4秒就能看完一部2小时的电影。
阿里的mPLUG系列在多模态大模型领域产出了多项研究工作。从mPLUG-Owl初代模型引入了视觉对齐-语言模型微调的训练模式,到mPLUG-Owl2通过模块化的模态自适应解决模态拉扯,再到mPLUG-DocOwl通过切图建模高分辨率。这一系列模型一直在探索更为高效有效的多模态大语言模型。
在科技飞速发展的 21 世纪，人工智能领域的每一次突破都如同璀璨星辰照亮人类前行的道路。2024 年 8 月 20 日，一则令人振奋的消息从科技巨头阿里巴巴传出 —— 阿里发布通用多模态大模型 mPLUG-Owl3。多模态大模型，这个充满未来感的词汇，正逐渐成为科技发展的新焦点。mPLUG-Owl3 的诞生，无疑为人工智能的发展...
从图6中可以发现,mPLUG-Owl有较强的多轮对话能力。 从图7中可以发现,mPLUG-Owl还具有很强的推理能力。 尽管mPLUG-Owl已具有较强的图文理解能力,但和GPT-4相比仍有一些差距。如图8所示,mPLUG-Owl虽然已经正确理解了笑点,但错误地将VGA插头识别为了USB插头。
mPLUG-DocOwl 2聚焦多页文档理解,在大幅缩减单页视觉token的前提下实现了多页文档理解的SOTA效果,兼顾效果和效率,验证了当下多模态大模型对于文档图片的视觉表征存在冗余和资源的浪费。 mPLUG团队会持续优化DocOwl在多页文档理解上的能力...
推出通用多模态大模型mPLUG-Owl3,专门用来理解多图、长视频。 具体来说,以LLaVA-Next-Interleave为基准,mPLUG-Owl3将模型的First Token Latency缩小了6倍,且单张A100能建模的图像数目提升了8倍,达到了400张图片,实测4秒就能看完一部2小时的电影。