随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,多模态技术将在更多领域发挥重要作用。未来,多模态技术将更加注重跨模态理解和生成的深度与广度,以及在实际应用中的落地效果。同时,随着计算能力的提升和算法的优化,多模态模型将更加高效、准确地处理复杂的数据和任务。 结论 NLPCV多模态技术作为人工智能领域的重要研究
CV:则常采用卷积神经网络(CNN)、深度残差网络(ResNet)等结构来处理图像数据,更关注图像的视觉特征提取和分析。 多模态:模型结构设计更为复杂,需要解决不同模态数据之间的表示差异和融合问题。多模态模型能够学习不同模态之间的关联性和互补性,从而实现更全面的信息理解和推理。 3. 评估指标 NLP与CV在评估模型性能时...
NLP、CV与多模态学习详解 1. NLP和CV的基本概念 NLP(自然语言处理): NLP是人工智能的一个分支,专注于使计算机能够理解和处理人类自然语言。它涵盖了文本分析、信息提取、机器翻译、问答系统等多个方面。NLP的核心技术包括词嵌入、循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)以及Transformer等。 CV(计算机视觉): CV是人工...
因为多模态模型通常以文本和图像作为输入或输出,所以第2章着重介绍了自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)方法。NLP 领域的方法主要在于文本数据处理,而 CV 多进行图像处理。 关于NLP(第 2.1 小节)的一个非常重要的概念叫做词嵌入,几乎是现在所有多模态深度学习架构的重要组成部分。这一概念也为基于Transformer的模型奠...
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llm 多模态通用大模型(nlp/cv)知识讲解 模型算法(最难,模型结构与训练方法) 数据(最耗时,数据与模型效果之间的关系) 算力(GPU显卡+模型量化) 模型参数量、训练数据量: 模型参数量决定 整个模型的理论效果 训练数据量决定 整个模型的实际效果 多模态:用于表示某种信息的模式(图片、文字、语音、视频)...
热门方向之所以主要集中于视觉和语言，这其中有CV和NLP领域发展的比较广泛的原因。但是广义的模态并不局限...
对于问题本身，个人观点是多模态方向更多的还是偏向CV。最早做多模态的这帮人其实就是做cv的，做image ...
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