对VQA任务进行下行趋势化的预训练V + L模型的实现。 现在支持:Linux和上的VisualBERT,LXMERT和 。 笔记: 这只是一个测试版,如果遇到任何错误,请随时提出问题。 我们的实现基于的大型。 如果您采用V + L模型的预训练权重,请考虑引用其原始工作。 如果您发现我们的实施有帮助,请考虑引用以下内容:) @inproceedings{li
它可以理解庞大的数据集并处理来自不同信息源的复杂问题,包括文本、音频、图像、视频甚至整个代码存储库。技大模型技术架构与创新方向 1.多模态融合机制Gemini系列模型基于改进型Transformer架构,实现了文本、图像、音频数据的跨模态联合训练。其采用交叉注意力同步学习策略,在视觉问答测试(VQA)中取得89.7%准确率,较前代...
在仅有5B参数的情况下,ScreenAI在基于UI和信息图表的任务(多页DocVQA、WebSRC、MoTIF和小部件标题生成)上实现了新的最先进结果,并在其他任务(图表QA、DocVQA和InfographicVQA)上取得了同类模型中最好的表现。最后,我们发布了三个新的数据集:一个专注于屏幕注释任务,另外两个专注于问题回答。
1、DeepSeek-VL2在多个多模态理解基准测试中表现出色,在DocVQA、ChartQA、InfoVQA、TextVQA、RealWorldQA、OCRBench、AI2D、MMMU、MMStar、MathVista等基准测试中,DeepSeek-VL2的性能优于或接近其他开源VLMs。2、DeepSeek-VL2展示了强大的多模态能力,能够处理多种类型的输入图像,并生成详细的描述和准确的答案。此...
多模态大型语言模型(MLLM)的最新进展主要集中在通过增加文本-图像对数据和增强 LLM 来扩展模型,从而提高多模态任务的性能。然而,这些扩展方法计算成本高昂,而且忽略了从视觉方面提高模型能力的重要性。受混合专家(MoE)模型在 LLMs 中成功应用的启发,来自 SHI Labs 和字节跳动的研究团队提出了 CuMo,它在训练过程中...