模态编码器(Modality Encoder)是多模态大模型中的一个关键组件,它的主要任务是将不同模态的输入数据转换成模型能够进一步处理的特征表示。这些输入数据可以包括图像、文本、音频、视频等多种形式,而模态编码器的作用就像是翻译官,将这些不同语言(模态)的信息转换成一种共同的“语言”,以便模型能够理解和处理。 在多模...
传统的单模态模型只能处理某一种数据类型,例如图像分类或文本生成,但现实世界中的问题往往需要多种信息源的结合。这就是多模态模型的强大之处。 多模态模型是一种能够处理不同类型数据的人工智能模型,它将视觉、语言、音频等多种输入信息进行融合,从而实现更全面、更准确的理解和推理能力。通过将不同模态的数据相互...
零一万物技术团队同时也验证了可以基于Yi 语言模型强大的语言理解和生成能力,用其他多模态训练方法比如BLIP、Flamingo、EVA等快速训练出能够进行高效图像理解和流畅图文对话的多模态图文模型。Yi系列模型可以作为多模态模型的基座语言模型,给开源社区提供一个新的选项。同时,零一万物多模态团队正在探索从头开始进行多模态预训...
LaVIN设计了一种混合模态适配器来动态决定多模态嵌入的权重。 专家模型 除了可学习的接口外,使用专家模型,如图像字幕模型,也是一种可行的弥补模态差距的方法。不同的是,专家模型背后的想法是不经过训练就将多模态输入转换成语言。这样,LLM就可以通过转换后的语言间接地理解多模态性。例如,视频聊天-文本使用预先训练好...
“明岐”多模态大模型由上海交通大学计算机学院LoCCS实验室的王烁教授领导的科研小组研发，专为解决AI+医疗领域最具挑战性的罕见病精准诊断难题而生。2025年3月29日，“明岐”多模态大模型在“AI赋能精准诊疗创新发展学术会议”上首次亮相。发展历史 2025年3月29日，“AI赋能精准诊疗创新发展学术会议”上，首个可精准...
多模态大语言模型(MLLM)是近年来兴起的一个新的研究热点,它利用强大的大语言模型作为大脑来执行多模态任务。MLLM令人惊讶的新兴能力,如基于图像写故事和无OCR的数学推理,在传统方法中是罕见的,这表明了一条通往人工通用智能的潜在道路。 在本文中,作者旨在追踪和总结MLLM的最新进展。首先,提出了MLLM的公式,并阐述...
二. 多模态模型 1. CLIP CLIP是OpenAI提出的连接图像和文本特征表示的对比学习方法。 论文:https://arxiv.org/abs/2103.0002 2. ViLBERT 论文:https://arxiv.org/pdf/1908.0226 ViLBERT修改BERT中query条件下的key-value注意力机制,将其发展成一个多模态共注意transformer模块。
从 AI 商业模式来看，产业的话语权逐渐由应用端走向研发端，即改变了之前完全由客户定夺市场（项目制考虑单一任务投入人力、算力、周期计算项目金额）转向由技术定义市场（MAAS，客户无法估测基础模型摊薄成本，基座模型大力投入限制参与玩家，话语权降低）多模态模型的核心目标是模拟人类大脑处理信息的方式。无论是语言模态...
传统的多模态模型仅适用于前两种调优方法，缺乏零样本能力。因此，最近的研究致力于将指令调优扩展到多模态领域。在扩展到多模态时，需要对数据和模型进行相应的调整：数据方面，研究人员通常通过改编现有基准数据集或进行自我指导来获取适用于多模态指令调优的数据集。模型方面，一种常见的方法是将外部模态信息注入到 LLM...