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...
基础模型还为VLN领域带来了新的机会,例如从多模态注意力学习和策略政策学习扩展到预训练通用的视觉和语言表征,从而实现任务规划、常识推理以及泛化到现实环境。 尽管基础模型对VLN研究产生了最近的影响,以往关于VLN的综述(Gu et al., 2022; Park and Kim, 2023; Wu et ...
Contrastive Language–Image Pre-training (CLIP) 的核心思想是通过训练模型预测给定图像的正确文本标题,来学习与自然语言对齐的视觉表示。这种对比训练方法迫使模型学习视觉和语言领域之间有意义的对应关系。 特点: - 联合嵌入空间(Joint Embedding Space):CLIP学习将图像和文本映射到一个共享的嵌入空间,从而理解语言和视...
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)...
关于大型视觉-语言模型(LVLMs)中幻觉现象的综述论文。以下是核心内容的概要: 摘要: LVLMs在人工智能领域的发展引起了广泛关注,但幻觉(hallucination)问题,即视觉内容与文本生成之间的不一致性,对LVLMs的实际应用构成了重大挑战。 本文旨在通过分析LVLMs中的幻觉现象,建立一个概述,并为未来的缓解措施提供便利。
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 的脆弱性相对较少被探索,在日常使用中可能存在潜在的安全风险。在本文中,...
除了文本生成模型外,多模态模型在诸如人机交互、机器人控制、图像搜索和语音生成等领域也得到了越来越广泛的应用。然而,将语言模型的能力转移到多模态文本和图像领域仍然是一个活跃的研究领域,因为纯文本语言模型通常仅在文本语料库上进行训练,缺乏对视觉信号的感知能力。关于多模态模型的几篇综述文章,但每篇文章关注的...
大语言模型引导的视觉理解:在语言模型的协助下,将复杂视觉问题拆解为统一的逻辑链,并分步解决问题。其实这类方法并非最近才出现:至少在2017年,就出现了使用LSTM拆分问题并调用视觉模块的尝试[13]。只是大语言模型的出现,使得这一方法论的通用性大大增强。最近出现的一系列工作,其共同特点是使用GPT将文本问题转化为可...
1、大型语言模型(Large Language Models):如BERT、GPT-3、PaLM等,主要应用于自然语言处理任务。 2、视觉Transformer模型:如ViT、Swin Transformer等,主要应用于计算机视觉任务。 3、视觉-语言模型(Vision-Language Models):如CLIP、ALIGN等,通过跨模态对比学习实现视觉与语言的对齐。
去年6 月底,我们在 arXiv 上发布了业内首篇多模态大语言模型领域的综述《A Survey on Multimodal Large Language Models》,系统性梳理了多模态大语言模型的进展和发展方向,目前论文引用 120+,开源 GitHub 项目获得8.3K Stars。自论文发布以来,我们收到了很多读者非常宝贵的意见,感谢大家的支持!