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...
mPLUG-DocOwl2: OCR-free多页文档理解新SOTA,单页视觉token仅324! 为了进行不依赖OCR的文档图片理解,目前多模态大模型主要通过增加图片的分辨率来提升文档问答的性能。然而,不断增加的图片分辨率也导致了视觉编码的token数量显著增加,一张A4大小的文档图… 胡安文发表于多模态学习 OCR:从算法模型到商用产品 laygi.....
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...
与其他多模态大型语言模型(MLLMs)相比,DocOwl2在单页和多页文档理解基准测试中均展现出优越性能。尤其是在处理高分辨率图像时,DocOwl2通过有效减少视觉令牌的数量,能够在保持高性能的同时,显著减少GPU内存的使用和推理时间。例如,在DocVQA基准测试中,DocOwl2的表现与使用更多视觉令牌的模型相当,但其首个令牌延迟(Firs...
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 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 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...
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...
mPLUG-Owl2 is the multi-modal large lanaguage model (MLLM) proposed by DAMO Academy, and it is the first MLLM that achieves both state-of-the-art on pure-text and multi-modal datasets with remarkable improvement. Compared to the models with similar size, mPLUG-Owl2 has surpasses the ...
- 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...