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...
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...
本文引入一种多功能的多模态大语言模型 mPLUG-Owl2,它有效地利用模态协作来提高文本和多模态任务的性能。 mPLUG-Owl2 采用模块化网络设计,语言解码器充当管理不同模式的通用接口。 具体来说,mPLUG-Owl2 合并了共享功能模块以促进模态协作,并引入了模态自适应模块来保留模态特定的功能。大量实验表明,mPLUG-Owl2 ...
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...
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,...
[CL] mPLUG-Owl2: Revolutionizing Multi-modal Large Language Model with Modality Collaboration http://t.cn/A6Wla1P8 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...
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 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...
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...