多模态视觉语言模型(VLM) 已成为计算机视觉和自然语言处理交叉领域的一项变革性技术,使机器能够通过视觉和文本模态感知和推理世界。例如,CLIP[209]、Claude [10] 和GPT-4V[273] 等模型在视觉和文本数据上表现出强大的推理和理解能力,并在零样本分类 [107] 上击败经典的单模态视觉模型。尽管它们在研究方面取得快速进...
处理多模态输入(包括图像和文本)的重要性日益增加,这极大地推动了视觉语言模型的进步 (Radford 等人,2021;Jia 等人,2021b;Goel 等人,2022)。 利用 LLM 强大的语言理解和生成能力,研究人员将视觉语言模型发展成为大型视觉语言模型 (LVLM)。 这种增强是通过将 LLM 与图像编码器(Radford 等人,2021;Li 等人,2023a) ...
大型视觉-语言模型虽展现出基于视觉的对话和推理能力的强大,却缺失像素级理解,且难以接受视觉提示。昆仑天工首发提出OMG-LLaVA框架,将强大的像素级视觉理解与推理能力相结合,可以接受各种视觉和文本提示以实现灵活的用户交互,它将图像级、...
LSA与现有工作相辅相成,可以更好地评估视觉AI系统的性能。 Large Vision-Language Models (LVLMs) 语言模型(LVLMs)利用文本和视觉信息来学习和生成各种多模态任务的内容。这些任务包括图像描述生成(image captioning),其中模型根据视觉输入生成描述性文本,以及图像生成(image generation),其中它根据文本 Prompt 生成视觉...
物体幻觉一直是阻碍大型视觉语言模型(LVLM)更广泛应用的致命弱点。物体幻觉是指 LVLM 声称图像中出现了本不存在物体的现象。这类幻觉问题严重降低了LVLM 的可信度,在安全相关的场景中,幻觉将导致难以承受的后果。以图1为例,LVLM虽然感知到了图片中真实存在的“餐桌”、“椅子”和“香蕉”,但幻视出了并不存在的“苹...
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。
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。
近年来,随着大型模型的显著发展,大型视觉-语言模型(LVLMs)在各种多模态理解和推理任务中展示了卓越的能力。相比于传统的大型语言模型(LLMs),由于更接近多资源的现实世界应用和多模态处理的复杂性,LVLMs 展示了巨大的潜力和挑战。然而,LVLMs 的脆弱性相对较...
为了加速企业应用生成式AI，NVIDIA宣布推出一套云服务，使企业能够构建、完善和运行自定义大型语言模型和生成式AI模型，这些模型专为企业所在领域的特定任务而创建，并且在专有数据上训练。Adobe将开发下一代创意流程生成式AI模型；Getty Images、Morningstar、Quantiphi、Shutterstock公司正使用NVIDIA AI Foundations云服务为...
MoE-LLaVA,全称为《MoE-LLaVA: Mixture of Experts for Large Vision-Language Models》,是一种基于“专家混合”策略的大型视觉语言模型。该模型利用多模态数据,实现了对视觉和语言信息的深度理解和交互。在结构上,MoE-LLaVA采用了MoE(Mixture of Experts)框架,将多个小型模型(即“专家”)组合在一起,形成一个大型...