为了解决这一问题,阿里达摩院的研究者提出模块化的多模态基础模型mPLUG-2,能够处理文本、图像和视频等多种模态输入,在30+多模态及单模态任务上,相比以往采用同等数据和模型规模的方法取得了领先或相近的性能,并在VideoQA和VideoCaption等任务上,取得了超越Flamingo、VideoCoCa等超大规模模型的SOTA表现。 该工作已被机器...
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...
mPLUG-2 在 30 多个下游任务中取得SOTA,包括图像-文本和视频-文本理解和生成等多模态任务,以及纯文本、纯图像和纯视频理解等单模态任务;同时 mPLUG-2 在具有挑战性的 MSRVTT 视频质量保证和视频字幕任务中,以更小的模型规模和数据规模显示了 48.0 的最高准确率和 80.3 的 CIDEr 的新的最先进的结果。 获取资...
mPLUG-2: A Modularized Multi-modal Foundation Model Across Text, Image and Video (ICML 2023) - mPLUG-2/models/visual_transformers.py at main · X-PLUG/mPLUG-2
mPLUG-Owl2是第一个在纯文本和多模态场景中展示模态协作现象的MLLM模型，为未来多模态基础模型的发展开辟了新路径。整体性能比较 关键点：1.模态协作与性能提升：mPLUG-Owl2通过有效的模态协作，在文本和多模态任务中均取得了显著的性能提升。该模型首次展示了模态协作在纯文本和多模态场景中的现象，增强了模型在...
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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...
[CL] mPLUG-Owl2: Revolutionizing Multi-modal Large Language Model with Modality Collaboration http://t.cn/A6Wla1P8 提出一种新的通用多模态大语言模型mPLUG-Owl2,采用模块化网络设计,语言解码器作为...
Xiaomi Smart Plug 2 Wi-Fi - Vous pouvez facilement allumer et éteindre la prise avec votre smartphone pour contrôler l'alimentation des appareils domestiques traditionnels*.