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...
mPLUG 其实也是一直沿着多模态发展,我们也是 18、19 年开始做这个工作。从检测的,然后端到端的,到大一统的,再到大模型的,这种发展链路。我们包含了像图文的模型,像 mPLUG 的模块化模型, mPLUG-2,视频模型。我们也跟用户开源了一个现在最大的中文数据集,优酷-mPLUG。包含多模态的加速以及多模态的可解释。我们...
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...
mPLUG-2模型的设计理念源于模块化思想,这是一种将复杂系统分解为若干个独立模块,通过定义模块间的接口进行组合和交互的方法。在mPLUG-2中,这种思想被应用到了多模态数据的处理和理解上,实现了文本、图像、音频等不同模态数据的高效融合和协同工作。 通过模块化设计,mPLUG-2不仅能够灵活地处理多种模态的数据输入,还...
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 ...
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...
距离ChatGPT 发布已有 1 年有余,国内外各个公司和研究机构相继发布了各种语言模型,而多模态领域更进一步,在 GPT-4V 发布之前便涌现了诸多优秀的多模态大语言模型。如今 GPT-4V 也已经发布,同期阿里多模态mPLUG也发布了他们最新的基于...
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。 对于多模态基础模型,我们希望其不仅可以处理特定的多模态相关任务,还希望其处理单模态任务时也具有优异的性能。阿⾥达摩院团队发现现有的模型往往不能很好的平衡模态协作和模态纠缠的问题,这限制了模型在各种单模态和...
mPLUG-Owl2是一个创新的多模态大型语言模型(MLLM),专注于通过模块化设计和模态适应模块来增强模态协作并减少模态干扰。在多模态任务中,尤其是在图像描述和视频理解方面,mPLUG-Owl2展现出了卓越的性能,例如在MMHal-Bench测试中,相比其他模型,mPLUG-Owl2在减少幻觉方面表现更为出色,尤其是在属性和计数类别中。这些...
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...