大型视觉-语言模型(LVLMs)在各种多模态下游任务中取得了显著成功,并展示了很有前途的能力,如文本生成图像 [91], [102], [104]、视觉问答 [2], [61], [115] 等等,这得益于数据量、计算资源和模型参数数量的增加。通过进一步利用大型语言模型(LLMs)...
24年4月大连理工、香港科技大学、香港中文大学和华为诺亚实验室的论文“Automated Evaluation of Large Vision-Language Models on Self-driving Corner Cases”。 大视觉-语言模型(LVLM)由于具有理解图像和视频的视觉推理能力,在自动驾驶领域受到了广泛关注,极大地推动了可解释的端到端自动驾驶的发展。 然而,目前对LVLM...
大型视觉语言模型 (LVLMs) 将大型语言模型(LLMs) 与预训练的视觉编码器集成在一起,从而激活模型的感知能力,以理解图像输入以应对不同的查询并进行后续推理。 提高这种能力需要高质量的视觉语言数据,而获取这些数据成本高昂且费力。 自训练方法在单模态环境中被证明是有效的,它通过利用模型自身的生成来缓解对标记数据...
大型视觉-语言模型(LVLMs)在各种多模态下游任务中取得了显著成功,并展示了很有前途的能力,如文本生成图像 [91], [102], [104]、视觉问答 [2], [61], [115] 等等,这得益于数据量、计算资源和模型参数数量的增加。通过进一步利用大型语言模型(LLMs)[56], [63], [71], [94], [112], [143] 的强大...
阿里巴巴达摩院和新加坡南洋理工大学的研究团队提出了一种创新方法——视觉对比解码(VCD),有效解决大型视觉语言模型中的对象幻觉问题,同时为提升模型在复杂视觉任务中的性能开辟新路径。 在自然语言处理和计算机视觉领域,大型视觉语言模型(LVLMs)已经取得了显著成就,尤其是在图像和文本信息的交互处理方面。然而,尽管它们的...
阿里巴巴达摩院和新加坡南洋理工大学的研究团队提出了一种创新方法——视觉对比解码(VCD),有效解决大型视觉语言模型中的对象幻觉问题,同时为提升模型在复杂视觉任务中的性能开辟新路径。 在自然语言处理和计算机视觉领域,大型视觉语言模型(LVLMs)已经取得了显著成就,尤其是在图像和文本信息的交互处理方面。然而,尽管它们的...
而OpenAI的CLIP和谷歌的Vision Transformer等大型视觉模型则能够精确地识别图像和视频中的物体和场景。通过结合这些语言和视觉模型,研究人员希望创建更先进的人工智能系统,以更像人类的方式理解世界。然而,这些模型也引发了对数据偏差、计算资源和滥用可能性的担忧,研究人员正在积极努力解决这些问题。总体而言,大型模型...
MoE-LLaVA利用了“专家混合”策略融合视觉和语言数据,实现对多媒体内容的复杂理解和交互。为增强LVLMs提供了更高效、更有效的解决方案,而不受传统缩放方法的典型限制。 lvlm及其挑战 大型视觉语言模型(LVLMs)代表了人工智能和机器学习领域的重大突破。这些模型旨在理解和解释视觉和语言数据之间复杂的相互作用,从而能够更...
MoE-LLaVA,即大型视觉语言模型混合专家,在人工智能和机器学习领域引入了一个新的框架。这种方法在结构和功能上明显不同于传统的lvlm。传统的lvlm通常依赖于密集模型,其中模型的所有部分在处理期间都是活动的。相比之下,MoE-LLaVA采用了“专家混合”设计,这是一种稀疏模型的形式。
其中,视觉编码器与大型语言模型(LLM)的集成代表了多模态AI研究的一个重要方向。通过将视觉信息编码成高维语义向量,并与语言模型进行深度融合,AI系统能够在理解和生成任务上展现出更强大的能力。2. 视觉编码器的基本原理 视觉编码器是负责将视觉输入(如图像或视频)转换为高维向量表示的关键组件。典型的视觉编码器...