此外,我们提出了RWKV-CLIP,这是第一个结合了 transformer 的有效并行训练和 RNN 的高效推理的 RWKV 驱动的视觉语言表示学习模型。各个模型规模和预训练数据集的全面实验表明,RWKV-CLIP 是一个健壮且高效的视觉语言表示学习器,在几个下游任务中达到了最新的性能,包括线性探测、零样本分类和零样本图像-文本检索。 项...
研究团队提出了RWKV-CLIP,这是第一个由 RWKV 驱动的视觉语言表示学习模型,它将 Transformer 的有效并行训练与 RNN 的有效推理相结合。跨各种模型规模和预训练数据集的综合实验表明,RWKV-CLIP 是一个强大而高效的视觉语言表示学习器,它在多个下游任务中取得了最先进的性能,包括线性探测、零样本分类和零样本图像文本...
格灵深瞳开源了RWKV-CLIP模型,这是一个结合了Transformer和RNN优点的视觉语言表征学习器。该模型通过图文预训练任务,使用从网站获取的图像-文本对扩展数据集,显著提高了视觉和语言任务的性能。 为了解决噪声数据问题并提高数据质量,研究团队引入了一个多样化的描述生成框架,利用大型语言模型(LLM)从基于网络的文本、合成字...
与基于 Transformer 的模型(如 LLaVA-1.5)相比,VisualRWKV 在各种基准测试中实现了具有竞争力的性能。 RWKV-CLIP 论文名称:RWKV-CLIP: A Robust Vision-Language Representation Learner 论文链接:https://arxiv.org/abs/2406.06973 RWKV-CLIP 是一个 RWKV 驱动的视觉-语言表示学习模型,该框架在多个下游任务中实...
RWKV-CLIP 是一个 RWKV 驱动的视觉-语言表示学习模型,该框架在多个下游任务中实现了最先进的性能,包括线性探测、零样本分类,以及零样本图像文本检索。 实验结果显示:与 ALIP 相比,RWKV-CLIP 在图像文本模态空间中表现出更近的距离,表明具有卓越的跨模态对齐性能。
例如,格林深瞳杨铠成的《RWKV-CLIP:一个鲁棒的视觉-语言表征学习器》、光明实验室侯皓文的《VisualRWKV:基于RWKV的视觉语言模型》、上海交通大学程正雪的《L3TC:基于RWKV的高效多模态数据压缩》、浙江大学蒋峻涛的《RWKV-Unet:利用长距离协作提高医学图像分割效果》等等。
在RWKV开发者大会期间，有10位来自学界、企业及RWKV开源社区的嘉宾为开发者带来深度分享，现场观众与嘉宾热烈互动。例如，格林深瞳杨铠成的《RWKV-CLIP：一个鲁棒的视觉-语言表征学习器》、光明实验室侯皓文的《VisualRWKV：基于RWKV的视觉语言模型》、上海交通大学程正雪的《L3TC：基于RWKV的高效多模态数据压缩》...
例如,格林深瞳杨铠成的《RWKV-CLIP:一个鲁棒的视觉-语言表征学习器》、光明实验室侯皓文的《VisualRWKV:基于RWKV的视觉语言模型》、上海交通大学程正雪的《L3TC:基于RWKV的高效多模态数据压缩》、浙江大学蒋峻涛的《RWKV-Unet:利用长距离协作提高医学图像分割效果》等等。
近日,RWKV社区在上海漕河泾举办了主题为《RWKV-7与未来趋势》的开发者大会,来自全国各地的开发者、行业专家和技术创新者齐聚一堂,共同交流和探讨后Transformer时代的AI新架构和新的发展方向。格灵深瞳算法工程师杨铠成受邀参会并发表了《RWKV-CLIP:一个鲁棒的视觉-语言表征学习器》的主题演讲。
例如,格林深瞳杨铠成的《RWKV-CLIP:一个鲁棒的视觉-语言表征学习器》、光明实验室侯皓文的《VisualRWKV:基于RWKV的视觉语言模型》、上海交通大学程正雪的《L3TC:基于RWKV的高效多模态数据压缩》、浙江大学蒋峻涛的《RWKV-Unet:利用长距离协作提高医学图像分割效果》等等。