最后介绍了多模态大一统的Stage3,范式统一。这是一个仍然蓬勃发展的方向,以个人见解列举了Pixel2seq(2021.09)和Unified-IO(2022.06)的范式统一方法。 Vision Transformer入门 多模态统一的第一步是架构统一,因此如何将transformer应用在传统的CV任务里面变得尤为重要,下面就介绍transformer是如何替代CNN充当视觉任务的骨干网...
因此,设计一个能够利用模态共享参数空间来编码多种数据模态的统一框架仍然是一个重大挑战课题。 有一些多模态的框架比如 VLMO[1],OFA[2],和 BEiT-3[3]通过对配对数据的大规模多模态预训练,使用一个模型理解多模态的输入数据,但是它们更侧重于视觉和语言,无法跨模态共享整个编码器。 由于Transformer 模型在 NLP,2...
这不，Transformer一作携团队也带来了新作，一个规模为80亿参数的多模态大模型Fuyu-8B。而且发布即开源...
随着多模态数据处理的发展，Transformer模型也在不断演进和发展。未来，我们可以预见Transformer模型在以下方面会有更多的突破和应用：1更高效的Transformer模型：目前的Transformer模型在处理大规模多模态数据时，仍存在一定计算资源和时间的瓶颈。未来的研究将会探索更高效的Transformer模型，以进一步提高多模态数据处理的效率和...
具体来说，团队提出了一种称为多模态通路（Multimodal Pathway）的新框架。该框架允许Transformer模型在处理特定模态的数据时，同时利用其他模态中的无关数据进行训练，从而在不增加额外推理成本的前提下显著提升模型性能。多模态通路的核心技术是跨模态重参数化（Cross-Modal Re-parameterization）*。这一技术的创新之处...
CNN、RNN后的第4大特征提取器。一开始用在机器翻译，随着GPT和Bert彻底出圈，之后多模态、大模型、视觉...
生成(Generation):这类模型不仅理解输入,还能生成特定模态的输出,如图像、视频、音频或文本。 设计分类: 工具使用(Tool-using):这类模型将LLM视为黑盒,并提供对特定多模态专家系统的访问,通过推理来执行特定的多模态任务。 端到端(End-to-end):这类模型是整体联合训练的,意味着整个模型在训练过程中是一起优化的...
前段时间,清华团队提出了一个为多模态设计的概率建模框架 UniDiffuser,并采用该团队提出的基于 transformer 的网络架构 U-ViT,在开源的大规模图文数据集 LAION-5B 上训练了一个十亿参数量的模型,使得一个底层模型能够高质量地完成多种生成任务。 多模态...
真正多模态任务应该是可以从任意上述模态为输入，转换成任意上述模态 Transformer最强大的地方，是可以把...
不同模态之间的交互、融合机制一直是多模态学习研究的一大核心问题。近几年,接受多模态输入的Transformer模型在各种多模态学习任务中都取得了巨大的成功,各种各样的多模态Transformer架构也如雨后春笋般应运而生。多模态Transformer中的Attention模块具有灵活多样的形式,如专注于某一模态的单模态Self-Attention、同时接受多个...