5月17日,鹅厂协同国内几大高校实验室发布了一篇有关多模态大模型的综述文章《Efficient Multimodal Large Language Models: A Survey》,有广度有深度地介绍了多模态大模型的行业发展现状,对多模态大模型发展感觉兴趣的同学觉得有用就一键三连吧~ *本文只摘译精华部分,需要了解全文的请至文末跳转至原文链接阅读。 *楼...
Multimodal-CoT[82]采用了基于transformer共享结构的两阶段框架[89],其中视觉和文本特征通过交叉注意相互作用。 Expert Model引入专家模型将视觉输入转换为文本描述是另一种模态桥接方法。例如,ScienceQA[65]采用图像字幕模型,并将图像字幕和原始语言输入的拼接馈送给llm。这种方法虽然简单直接,但在标注过程中可能存在信息丢...
Multimodal interaction: a survey from model driven engineering and mobile perspectives. Journal on Multimodal User Interfaces. 7, 4 (Dec. 2013), 351--370.Elouali, N., Rouillard, J., Le Pallec, X. and Tarby, J.-C. 2013. Multimodal interaction: a survey from model driven engineering ...
This github will be continuously updated for the survey paper: Large-scale Multi-Modal Pre-trained Models: A Comprehensive Survey,Xiao Wang,Guangyao Chen, Guangwu Qian, Pengcheng Gao,Xiao-Yong Wei,Yaowei Wang,Yonghong Tian,Wen Gao. [arXiv] [MIR] [极市平台公众号] [机器智能研究MIR(MIR编辑部...
2、基于模型 model-based Multiple Kernel learning(MKL),多核学习(将不同的核用于不同的数据模态/视图) Graphical models,图模型 后续可以看看 Neural Networks,神经网络 循环神经网路,进行端到端的训练 八、共同学习 Co-learning 解释:通过利用来自另一种(资源丰富)模态的知识来帮助(资源贫乏)模态建模;辅助模态(...
model-based:显式的在构造中完成融合 Multiple Kernel learning(MKL),多核学习 Graphical models,图模型 Neural Networks,神经网络 神经网络在近期成为解决融合问题非常流行的方案,然而图模型以及多核学习依旧被使用,尤其是在有限的训练数据和模型可解释性非常重要的情况下。
This survey presents a comprehensive analysis of the phenomenon of hallucination in multimodal large language models (MLLMs), also known as Large Vision-Language Models (LVLMs), which have demonstrated significant advancements and remarkable abilities in multimodal tasks. Despite these promising development...
Lin, Yi-Ming et al. 2023. ‘Federated Learning on Multimodal Data: A Comprehensive Survey’. Machine Intelligence Research 20(4): 539–53. Large Language Model View explanation Neural Networks View explanation Sign up to our newsletter Email First name Last name ...
综述一:A Survey on Multimodal Large Language Models 一、多模态LLM的组成部分 (1)模态编码器 (2)语言模型 (3)连接器 二、预训练 三、SFT微调 四、RLHF对齐训练 (1)使用常见的PPO (2)使用DPO直接偏好对齐 (3)常见用于对齐的偏序数据集 综述二:MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Mod...
本论文旨在追踪和总结多模态大语言模型(Multimodal Large Language Model)的最新进展,主要内容包括模型架构、训练策略和数据以及评估。然后,作者介绍了关于如何扩展多模态大语言模型以支持更多粒度、模态、语言和场景的研究主题。作者还介绍了多模态大语言模型面临的幻觉问题以及包括多模态上下文学习、多模态思维链、大语言模...