这样做的好处是在预训练之后,VL-BEIT 模型可以微调为纯视觉模型,又可以微调为双塔多模态模型或者单塔多模态模型,以用于各种视觉和视觉语言下游任务。 1.2 VL-BEIT的输入表征 VL-BEIT 的输入表征和 VLMo 基本一致。 图像的表征 和ViT的做法一样,VL-BERT 将输入图片\bm{v} \in \mathbb{R}^{H \times W \...
这篇论文提出了Mono-InternVL,一种通过嵌入视觉专家和内源性视觉预训练实现视觉和语言知识融合的单模态大型语言模型。实验结果表明,Mono-InternVL在多模态任务中表现优异,同时在效率和部署上也具有显著优势。该研究为未来MLLMs的设计开辟了新的道路。 优点与创新 Mono-InternVL架构:提出了一种新颖的多模态大型语言模型...
更大模型 —— BeiTv3 vision-language generation ——VL-BeiT 单模态可以帮助多模态,多模态也可以帮助单模态——BeiTv3 更多模态,如视频等——MetaLM BLIP# 论文:BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding Generation 基于Transformer Encoder Decoder 的工作 作者...
结构上,视觉特征用了 ViT,DeiT,Distilled-DeiT,CaiT,VOLO,BEiT,Swin Transformer,CLIP-ViT,文本用了 BERT,RoBERTa,ELECTRA,ALBERT,DeBERTa。融合模块用了双流和单流两种。整体结构有 Encoder-Only,Encoder-Decoder 两种。 预训练又试了很多:MLM、ITM、MIM(设计了两种 masked patch classification 方法)(mim 用处不大)...
BEiT Transformer CLIP ViLBERT 前言 在介绍BEiT v3之前,我们先介绍董力团队的另外一个多模态预训练模型,VLMo(VisionLanguage pretrainedModel)[1]。VLMo的核心创新点是提出了一个多路模型:MoME-Transformer(Mixture-of-Modality-Experts),MoME-Transformer是在Transformer[2]的基础上进行多模态的适配和改进,由一个共享...
2. 任务支持 - CLIP主要用于图文匹配 - OFA和Unified-IO支持更广泛的任务类型 - ImageBind特别关注多感知模态 - ONE-PEACE整合了视觉、语言和音频 3. 预训练方法 - CLIP使用对比学习 - BEIT-3采用统一的自监督方法 - ONE-PEACE结合多种预训练策略
BEIT-3(Wang et al., 2022b)采用专家混合(MOE)结构和统一的遮蔽标记预测目标,在各种视觉语言任务上获得最先进的结果。除了视觉语言学习之外,ImageBind(Girdhar et al., 2023)和ONE-PEACE(Wang et al., 2023)将更多模态比如语音对齐到一个统一的语义空间,从而创建更通用的表示模型。
一些记录:maskclip的结果里记录了如果没有ema, 效果也是差不多的,这主要归功于decoder(projector)的存在。具体的关于是否需要EMA,可以参考 BYOL 和 SimSiam这两篇论文。 VL-BEIT: Generative Vision-Language Pretraining [BEiT-v3] Image as a Foreign Language: BEIT Pretraining for All Vision and Vision-Langu...
使用大量的 image-only 数据集预训练(Beit 的方式)。 使用大量的 text-only 数据集预训练(Bert 的方式)。 使用配对数据集预训练。 3. 方法 图1 VLMo 模型图 图1 展示了 VLMo 的网络结构。数据集分为三种,image-only 数据,text-only 数据和 image-text pair 数据。当以图文对方式输入时,有三个目标函数...
BEiT-3基于上一篇的论文提出的模型结构训练,不同之处是对预训练的损失函数进行了进一步简化,仅采用了Masked Language Model的损失函数。论文提出可以把图片也看成是一种语言( Imglish ),那么图片和文本的联合训练和建模可以统一到同一个MLM的训练框架下进行。对于图片的处理其实就类似于BEiT的工作,把图片分成patch之...