结果表明,mPLUG-Owl2在字幕和问答任务方面都超过了以前的多面手模型。具体而言,mPLUG-Owl2在Flickr30K数据集上实现了最先进的性能,即使与具有更强大骨干的模型(例如,Qwen VL Chat和InstructBLIP)相比也是如此。此外,mPLUG-Owl2在视觉问答方面表现出明显的优势,尤其是在无OCR的场景中,其中mPLUG-Owl2以零样本的方式...
论文标题:mPLUG-Owl2: Revolutionizing Multi-modal Large Language Model with Modality Collaboration mPLUG-OwI2:多模态大型语言模型的协同革命 论文链接: mPLUG-Owl2: Revolutionizing Multi-modal Large …
DocOwl2在以更少视觉token、更快的首包时间的前提下达到了多页文档理解的SOTA效果。 同时,在单页文档理解任务上,相比相似训练数据和模型结构的DocOwl1.5,DocOwl2缩减了>80%的token,维持了>90%的性能。即使相比当下最优的MLLM,DocOw...
在纯文本 Benchmark 上,mPLUG-Owl2 得益于 MAM 模块避免了模态间的拉扯,实现了更佳的模态协同,其性能也显著优于主流纯文本大模型。对 MAM 的消融实验进一步验证了这一点。 mPLUG-Owl2 还具备视频理解的能力,甚至超越了利用 GPT ...
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...
图1 与现有 MLLM 模型性能对比 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,又可以保留视觉特征独有的语义和细节,可以说非常巧妙了。此外...
例如,mPLUG-DocOwl2模型采用了一种高分辨率文档压缩器,通过跨注意力机制,以全局低分辨率视觉特征为指导,将文档图像压缩成324个视觉标记。这种方法不仅显著减少了GPU内存的使用和推理时间,而且在多页文档理解基准测试中设定了新的最高标准。 此外,为了进一步提升模型的多页文档理解能力,研究人员还开发了三阶段训练框架,...
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...
- mPLUG-Owl2是一种多模态大型语言模型,通过模态协作提高了文本和多模态任务的性能。 - 它包含共享的功能模块和一个模态自适应模块,以促进模态协作并保留模态特定的特征。 - mPLUG-Owl2在各种视觉语言基准测试中取得了最先进的性能,并展示了纯文本和多模态场景中的模态协作现象。 - 该模型分为两个阶段进行训练...
[CL] mPLUG-Owl2: Revolutionizing Multi-modal Large Language Model with Modality Collaboration O网页链接 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,语言解码器作为统一接口管理不同感知信息,集成共享功能模块促进感知协作,并引入调适感知模块保留感知特有特征。实验结果显示,mPLUG-Owl2能概括...