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...
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...
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...
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 ...
简介:ICML 2023 | 基于模块化思想,阿里达摩院提出多模态基础模型mPLUG-2 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跨模态下游任务的性能。
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...
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...
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 字节提出新的多边形战士,通用基础模型X-FM,将视觉,文本和多模态的训练做到了一个阶段,在多项下游任务表现不错! 1299 0 00:17 App 鹏城实验室学者提出了一种新的视频语言多模态预训练模型SOTA-VLP,融合了空间时序...
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...