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-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...
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...
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: A Modularized Multi-modal Foundation Model Across Text, Image and Video (ICML 2023) - mPLUG-2/video_caption_mplug2.py at main · X-PLUG/mPLUG-2
mPLUG-2: A Modularized Multi-modal Foundation Model Across Text, Image and Video (ICML 2023) - mPLUG-2/models/modeling_mplug2.py at main · X-PLUG/mPLUG-2
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...
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mPLUG-Owl2 在传统 Benchmark 中相比同等规模模型取得了最佳的性能。 在多模态大语言模型的 Benchmark 也力压其他模型。 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...
[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...