LLM(大型语言模型)和VLM(视觉语言模型)是两种不同类型的机器学习模型,分别专注于自然语言处理和视觉与语言的融合。LLM主要处理文本数据,能够理解和生成自然语言,而VLM则结合了视觉和语言能力,能够处理图像并生成相关的自然语言描述。 LLM(大型语言模型) LLM是自然语言处理领域的核心技术之一,专注...
大型语言模型(LLM)、视觉-语言模型(VLM)和视觉基础模型(VFM)是处理和理解不同类型数据的先进人工智能系统。以下是对每个模型的概述: 大型语言模型(LLM): LLM是旨在理解和生成自然语言的人工智能模型。它…
我个人认为,以LLM和VLM为核心的都各有优势。但是我认为两者结合,其针对任务的泛化性会才会足够强。对于具身智能来说,其应用的价值就更大。 以LLMs为核心的多模态整合 大语言模型(LLMs),如GPT-4和BERT,通过海量的文本数据训练,展示了强大的自然语言处理能力。在多模态整合中,LLMs作为核心,处理与语言相关的任务,...
作者维护一系列用作VLM提示的问题,以收集关于前景目标的有价值见解。其次,由大型语言模型(LLM)代表的不同思考者充当创造性的头脑风暴者,根据提供的描述构想前景可能被放置的潜在场景。它生成与前景相关的场景描述集合。作者为与LLM的高效头脑风暴准备了一系列提示模板。 接下来,由LLM代表的提示生成器评估场景描述与前景...
1. 全面的综述:论文详细回顾了在LLM和VLM时代生成音频描述(AD)的相关技术,涵盖了密集视频字幕生成(DVC)、自动后编辑(APE)和AD评估(ADE)等多个方面。 2. 最新的研究成果:论文集中讨论了2020年之后发表的最新研究成果,特别是GPT-3发布后的进展。 3. 多模态技术的应用:详细介绍了如何将视觉特征提取(VFE)和密集字...
视觉语言模型(VLM)是一种结合了大语言模型(LLM)和视觉编码器的多模态AI系统,能够理解和处理视频、图像和文本。VLM通过预训练和监督微调阶段进行训练,使其能够理解图像并根据用户提示生成文本响应。它在视觉问答、分类、光学字符识别等任务上表现出强大的零样本性能,并且可以集成到视觉智能体中执行视觉任务。VLM面临的挑...
LLM - 大语言模型,主要用于处理文本,他们并不理解图像。 图像编码器 - 用于提取图像特征的图像模型(CNN 或 VIT) Adapter -可确保 LLM 和图像编码器相处融洽,用于对齐图像特征和文本特征。 相应的处理流程也很简单,如下: 将图像输入图像编码器。 使用适配器将图像编码器的输出特征转换为某种表示形式。
然而,与LLM不同,这里的数据是指机器人通过操纵自己的身体所产生的各种记录,类似于自动驾驶领域的端到端技术。🚀 第二点能力的实现较为困难,因为需要从零开始收集数据。工业机器人的数据泛用性差,与人形机器人的构造差距大,数据无法通用。这部分能力类似于人类大脑在6岁前的发育阶段,也是人形机器人当前进展缓慢的...
自从ChatGPT问世,LLM成为科技行业最热门话题,如今LLM再进化,也就是视觉语言大模型(VLM),输入视频并输出对场景的人类语言理解,换句话说它更像是人类驾驶员在开车。CVPR2024算法大赛特设用视觉语言大模型做自动驾驶,参赛团队多达152个,是7个赛道中参赛团队最多的赛道,提交记录多达978份,也是最多的,这也显示出用视觉...
这两款开源软件一起提供了我认为是目前最好的本地托管LLM体验。 Ollama和Ollama Web UI都支持类似于LLaVA这样的VLM,这些技术为边缘生成AI使用场景打开了更多的大门。 技术要求 你只需要以下内容: Raspberry Pi 5(或4,设置速度较慢)-选择8GB RAM或以上大小以适合7B模型。