为此,NExT-GPT 完全基于现有开源的高性能模块(比如目前性能最强的扩散模型),充分站在巨人的肩膀上,以最低的成本实现大一统多模态大模型的构建目标(实验室可承担级别的成本)。 关键点-2:高效率端到端训练和模态对齐学习 妥当的、端到端的系统训练是 NExT-GPT 区别于现有其他组合型统一大模型系统最重要的一点,也是...
为此,NExT-GPT 完全基于现有开源的高性能模块(比如目前性能最强的扩散模型),充分站在巨人的肩膀上,以最低的成本实现大一统多模态大模型的构建目标(实验室可承担级别的成本)。 关键点-2:高效率端到端训练和模态对齐学习 妥当的、端到端的系统训练是 NExT-GPT 区别于现有其他组合型统一大模型系统最重要的一点,也是...
为此,NExT-GPT 完全基于现有开源的高性能模块(比如目前性能最强的扩散模型),充分站在巨人的肩膀上,以最低的成本实现大一统多模态大模型的构建目标(实验室可承担级别的成本)。 关键点-2:高效率端到端训练和模态对齐学习 妥当的、端到端的系统训练是 NExT-GPT 区别于现有其他组合型统一大模型系统最重要的一点,也是...
为此,NExT-GPT 完全基于现有开源的高性能模块(比如目前性能最强的扩散模型),充分站在巨人的肩膀上,以最低的成本实现大一统多模态大模型的构建目标(实验室可承担级别的成本)。 关键点-2:高效率端到端训练和模态对齐学习 妥当的、端到端的系统训练是 NExT-GPT 区别于现有其他组合型统一大模型系统最重要的一点,也是...
为了进一步扩展多模态大模型的区域理解能力,近期新加坡国立大学NExT++实验室和清华大学的研究人员联手打造了一个可以同时进行对话和检测、分割的多模态模型NExT-Chat。 作者:张傲,姚远,吉炜,刘知远,Chua Tat-Seng 多模态对话模型Demo:https://next-chatv.github.io/ ...
为了进一步扩展多模态大模型的区域理解能力,近期新加坡国立大学NExT++实验室和清华大学的研究人员联手打造了一个可以同时进行对话和检测、分割的多模态模型NExT-Chat。 作者:张傲,姚远,吉炜,刘知远,Chua Tat-Seng 多模态对话模型Demo:https://next-chatv.github.io/ ...
为了进一步扩展多模态大模型的区域理解能力,近期新加坡国立大学NExT++实验室和清华大学的研究人员联手打造了一个可以同时进行对话和检测、分割的多模态模型NExT-Chat。 作者:张傲,姚远,吉炜,刘知远,Chua Tat-Seng 多模态对话模型Demo:https://next-chatv.github.io/ ...
在其背后提供支持的,是新加坡国立大学NExT++实验室与清华刘知远团队一同打造的全新多模态大模型。 随着GPT-4v的登场,多模态领域涌现出一大批新模型,如LLaVA、BLIP-2等等。 为了进一步扩展多模态大模型的区域理解能力,研究团队打造了一个可以同时进行对话和检测、分割的多模态模型NExT-Chat。
为了进一步扩展多模态大模型的区域理解能力,近期新加坡国立大学NExT++实验室和清华大学的研究人员联手打造了一个可以同时进行对话和检测、分割的多模态模型NExT-Chat。 作者:张傲,姚远,吉炜,刘知远,Chua Tat-Seng 多模态对话模型Demo:https://next-chatv.github.io/ 论文:https://arxiv.org/pdf/2311.04498.pdf 代码...
在其背后提供支持的,是新加坡国立大学NExT++实验室与清华刘知远团队一同打造的全新多模态大模型。 随着GPT-4v的登场,多模态领域涌现出一大批新模型,如LLaVA、BLIP-2等等。 为了进一步扩展多模态大模型的区域理解能力,研究团队打造了一个可以同时进行对话和检测、分割的多模态模型NExT-Chat。