近年来,自回归多模态大语言模型(MLLMs)在视觉-语言任务中取得了显著进展。然而,尽管已有大量研究探讨了大语言模型(LLMs)在语言信息处理方面的能力,但MLLMs内部的跨模态信息交互机制仍然缺乏深入理解。本研究旨在填补这一空白,分析MLLMs在视觉问答(VQA)任务中的信息流动方式。 研究发现,MLLMs在融合视觉和语言信息时,存在 两个主要阶段:
跨模态和多模态的主要区别在于它们的处理方式和侧重点。跨模态是指通过一种模态的数据来检索另一种模态的数据,比如用文本检索图像。多模态则是同时处理多种模态的数据,比如同时结合文本、图像和音频进行检索。简单来说,跨模态是“一对一”的检索模式,而多模态是“多对多”的检索模式。跨模态更注重不同模态之间的关...
3.二者关系：相互包含：可以认为跨模态学习是多模态学习的一个扩展或高级形式，因为它不仅整合多模态数据...
跨模态检索(Cross-modal Retrieval)是一种在多媒体数据中,通过一个模态(如文本)查询另一个模态(如图像、音频、视频)的技术。简单来说,就是打破不同模态之间的壁垒,实现信息的无缝连接。这种技术的出现,主要是为了解决多媒体数据中的模态异构性问题,提高信息检索的准确性和效率。 2. 关键技术 表征学习:将不同模态...
跨模态和多模态的主要区别在于它们的应用场景和目标。跨模态学习侧重于将一种模态的知识迁移到另一种模态,强调模态之间的转换和映射;而多模态学习则关注同时利用多种模态的数据,通过融合不同模态的信息来提升模型的整体性能。下面将从定义、特点和应用示例三个方面详细展开。 定义 ...
多模态学习(Multimodal Learning)是一种通过整合多种数据模态(如文本、图像、音频、视频等)来提升模型对复杂信息的理解能力的技术。其核心目标是利用不同模态的互补性与冗余性,突破单一模态的信息局限,模拟人类多感官协同认知的能力。 多模态融合和跨模态对齐是多模态学习的两个核心方面。多模态融合通过整合不同模态的...
1.1 ▣ 多模态检索简介 多模态检索，又称跨媒体检索，是一种能够整合文本、图像、音频、视频等多种模态信息的高级检索技术。它突破了传统单一模态检索的限制，通过综合分析和利用来自不同模态的数据，旨在为用户呈现更加全面、精确且内容丰富的搜索结果。1.2 ▣ 跨模态检索简介 跨模态检索是一种强大的技术，...
同时,由于跨模态AI领域尚缺乏统一且成熟的理论框架,不同的研究者可能采用不同的方法和策略来处理跨模态数据,这导致了结果的多样性和不可比性。机遇与挑战共同构成了如今跨模态AI的发展。 从多模态到跨模态,AI大模型的发展趋势日益明显。跨模态AI作为未来人工智能领域的重要发展方向,将为我们的生活带来更多便利和惊喜...
在这种背景下,跨模态学习(Cross-modal Learning)应运而生,它旨在通过学习不同模态(如文本、图像、音频等)之间的关联性,实现多模态数据的理解、表示和转换。跨模态学习是一种人工智能技术,它涉及到不同类型的数据之间的学习和推理,这种学习方式有助于机器更好地理解和处...
❒ 1.跨模态检索技术 1.1 ❒ 定义与运作流程 跨模态检索的定义：跨模态检索致力于挖掘不同模态数据间的深层语义联系。它赋予用户灵活的查询方式，允许其通过某一模态的数据来检索另一模态的信息。举例来说，用户可以文字描述为线索来查找相应的图片，或者以图片为起点去搜索相关的音频资料。运作流程：跨模态检索...