Octopus 方法 Octopus v3 模型开发中采用的主要技术。多模态模型开发的两个关键方面是:将图像信息与文本输入相整合,以及优化模型预测动作的能力。 视觉信息编码 图像处理中存在多种视觉信息编码方法,常用隐藏层的 embedding。例如,VGG-16 模型的隐藏层 ...
Octopus v3是一个既能处理中文也能处理英文的单模型,这意味着没有必要专门为中文训练另一个模型。 4.1 发送电子邮件 4.2 发送短消息 4.3 google搜索 4.4 亚马逊购物 4.5 智能回收 4.6 失物招领 4.7 室内设计 4.8 购物 4.9 送货上门 4.10 照顾宠物 5、社会影响 增强Octopus v2的能力,更新的模型既包含了文本信息又...
在最近的一篇论文中,研究者提出了一种专为 AI 应用设计的多模态模型,引入了「functional token」的概念。 论文标题:Octopus v3: Technical Report for On-device Sub-billion Multimodal AI Agent 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2404.11459.pdf 模型权重和推理代码:https://www.nexa4ai.com/apply 为确保该模型...
Octopus 方法 Octopus v3 模型开发中采用的主要技术。多模态模型开发的两个关键方面是:将图像信息与文本输入相整合,以及优化模型预测动作的能力。 视觉信息编码 图像处理中存在多种视觉信息编码方法,常用隐藏层的 embedding。例如,VGG-16 模型的隐藏层 embedding 被用于风格迁移任务。OpenAI 的 CLIP 模型展示了对齐文本...
在下面的所有 function 名称中,Octopus 仅输出 functional token 如 < nexa_0>,...,<nexa_N>, 研究者将 functional token 替换为相应的函数名称以便更好地演示。以下所有结果都是直接生成的,无需任何输出解析器。Octopus v3 是一个单一模型,可同时处理中文和英文,这意味着无需专门训练另一个中文模型。
近日,斯坦福大学的NEXAAI团队宣布推出全球首 个多模态AI代理模型OctopusV3,让AI代理更加智能、快速、能耗及成本降低。 今年四月份初,NEXA AI推出了备受瞩目的Octopus V2,该模型在函数调用性能上超越了GPT-4,减少了95%的推理时所需的文本量,为端侧AI应用带来了新的可能性。其专利性核心技术“functional token”通过...
近日,斯坦福大学的NEXA AI团队宣布推出全球首个多模态AI代理模型Octopus V3,让AI代理更加智能、快速、能耗及成本降低。 今年四月份初,NEXA AI推出了备受瞩目的Octopus V2,该模型在函数调用性能上超越了GPT-4,减少了95%的推理时所需的文本量,为端侧AI应用带来了新的可能性。其专利性核心技术“functional token”通过...
- OctopusV3是一种体积最小的多模态on-device AI模型,参数量不到10亿,但能媲美GPT-4V和GPT-4。 - OctopusV3使用Functional Token技术,能高效处理文本和图像,支持多语言功能。 - OctopusV3采用了视觉信息编码和functional token的方法来整合图像信息。 - OctopusV3经过多阶段训练,能处理和整合多模态信息。 - Octopu...
近日,斯坦福大学的NEXA AI团队宣布推出全球首个多模态AI代理模型Octopus V3,让AI代理更加智能、快速、能耗及成本降低。 今年四月份初,NEXA AI推出了备受瞩目的Octopus V2,该模型在函数调用性能上超越了GPT-4,减少了95%的推理时所需的文本量,为端侧AI应用带来了新的可能性。其专利性核心技术“functional token”通过...
来自斯坦福大学的NEXA AI团队在今年四月推出了Octopus V2,该模型已在LLM社区引起广泛关注,而新一代Octopus V3在其基础上进一步突破,实现了图像处理和多语言文本处理的多模态能力。Octopus V3的核心技术之一为“functional token”,该技术能够显著减少模型在推理时所需的文本长度,使得模型在仅有20亿参数的情况下依然能够高...