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...
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...
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。该工作已被机器学...
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...
阿里达摩院提出了新的多边形战士模型mPLUG-2,在各种视觉,文本以及多模态任务上均取得不错的性能,超过BEIT V3和EVA!AI做题家 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 7251 5 00:45 App 阿里发布最强中文图文多模态模型:Chinese CLIP,基于两亿中文图文多模态数据! 680 0 00:27 App 字节提出新的...
we present mPLUG-2, a new unified paradigm with modularized design for multi-modal pretraining, which can benefit from modality collaboration while addressing the problem of modality entanglement. In contrast to predominant paradigms of solely relying on sequence-to-sequence generation or encoder-based...
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...
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...
[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...
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