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...
最近多模态大模型是真热闹啊。 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,模型权重在Hugging Face上可以看到。 该模型具备强大的图像理解能力。 照片、图表、PDF、界面UI都不在话下。 能从这么一张复杂的食物网里理清楚各个生物之间的关系。
基于Transformer 的多模态融合方法用于语义分割 ! 对于自动驾驶领域的基于相机和激光雷达的语义目标分割的批判性研究,深度学习的最新发展起到了极大的推动作用。特别是,视觉 Transformer 是这一新颖突破的先驱,成功地将多头注意力机制带到了计算机视觉应用中。因此,作者提出了一个基于视觉 Transformer 的网络,以执行自动驾...
LayoutXLM 模型结构：多模态的 Transformer 与 LayoutLMv2 框架类似，研究员们用一个多模态的 Transformer...