Unified-IO 2 模型: 通过视觉、语言、音频和动作扩展自回归多模态模型。给大家提前预演了GPT5?

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Unified-IO 2 模型: 通过视觉、语言、音频和动作扩展自回归多模态模型。给大家提前预演了GPT5?。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

 每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行! 订阅:https://rengongzhineng.io/

Unified-IO 2 模型: 通过视觉、语言、音频和动作扩展自回归多模态模型。给大家提前预演了GPT5?,人工智能,语言模型,自然语言处理,大数据,机器学习

首个自回归的多模态模型,能够理解和生成图像、文本、音频和动作。为了统一不同的模态,将输入和输出——图像、文本、音频、动作、方框等,标记化到一个共享的语义空间中,然后使用单一的编码器-解码器变换模型来处理它们。由于训练如此多样化的模态极其困难,提出了各种架构改进以稳定模型。从零开始训练的模型,在一个大型多模态预训练语料库上进行训练,该语料库来源于多种渠道,使用多模态去噪目标混合。为了学习广泛的技能,比如遵循多模态指令,构建并微调了一个由120个现有数据集组成的集合,其中包括提示和增强。通过单一的统一模型,统一输入输出 2 在 GRIT 基准测试中实现了最先进的性能,并在包括图像生成与理解、文本理解、视频和音频理解以及机器人操控等30多个基准测试中取得了强有力的成绩。

它基于区区70亿参数构建,并经过大量多模态数据的精心训练(包括10亿图像-文本配对、1万亿文本标记,以及大量的视频、图像和3D内容)。在超过35个不同的基准测试中表现出色,统一输入输出 2 不仅仅是人工智能领域的一步,而是一大跃进,展示了多模态训练在理解和生成复杂、跨媒介内容方面的巨大潜力。

所有模型发布给研究社区。

详细的区看看: https://unified-io-2.allenai.org/ 和 https://github.com/allenai/unified-io-2文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-814003.html

到了这里,关于Unified-IO 2 模型: 通过视觉、语言、音频和动作扩展自回归多模态模型。给大家提前预演了GPT5?的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • AAAI 2023 | 语言模型如何增强视觉模型的零样本能力 ?

    文章链接:https://arxiv.org/abs/2207.01328 项目地址:https://github.com/zjukg/DUET 该论文设计了一种新的零样本学习范式,通过迁移语言模型中的先验语义知识,与视觉模型的特征感知能力进行对齐,以增强后者对于未见过图像的识别能力。 标图1:属性级对比学习题 零样本学习(Zer

    2024年02月11日
    浏览(43)
  • 算法、语言混编、分布式锁与分布式ID、IO模型

    数据结构和算法是程序的基石。我们使用的所有数据类型就是一种数据结构(数据的组织形式),写的程序逻辑就是算法。 算法是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。 对于同一个问题,使用不同的算法,也许最终得到的结果是一样的,但在过程中消耗的资源(空间

    2024年02月08日
    浏览(46)
  • IDEFICS 简介: 最先进视觉语言模型的开源复现

    我们很高兴发布 IDEFICS ( I mage-aware D ecoder E nhanced à la F lamingo with I ninterleaved C ross-attention S ) 这一开放视觉语言模型。IDEFICS 基于 Flamingo,Flamingo 作为最先进的视觉语言模型,最初由 DeepMind 开发,但目前尚未公开发布。与 GPT-4 类似,该模型接受任意图像和文本输入序列并生成

    2024年02月09日
    浏览(94)
  • 【多模态】18、ViLD | 通过对视觉和语言知识蒸馏来实现开集目标检测(ICLR2022)

    论文:Open-vocabulary Object Detection via Vision and Language Knowledge Distillation 代码:https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/detection/projects/vild 效果: 在 zero-shot 测试下,coco 达到了 36.6 AP,PASCAL VOC 达到了 72.2AP,Object365 达到了 11.8AP 本文提出了 Vision and Language knowledge Distillation(

    2024年02月14日
    浏览(45)
  • 多模态视觉语言模型:BLIP和BLIP2

    BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation BLIP的总体结构如下所示,主要包括三部分: 单模态编码器(Image encoder/Text encoder) :分别进行图像和文本编码,文本编码器和BERT一样在输入中增加了[CLS]来表征整个句子 Image-grounded text encoder :通

    2024年04月24日
    浏览(46)
  • CCIG 2023 从视觉-语言模型到智能文档图像处理

    前言 一、视觉-语言模型是什么? 二、视觉-语言模型可以用来做什么? 三、视觉-语言 预训练模型 3.1、模型架构 3.2、训练目标 3.2.1、图像-文本匹配损失(ITM) 3.2.2、掩码语言建模损失(MLM) 3.2.3、掩码视觉建模损失(MVM) 3.3、SOTA模型 四、视觉到语言的数字化转型——智

    2024年02月05日
    浏览(57)
  • 使用 Habana Gaudi2 加速视觉语言模型 BridgeTower

    🤗 宝子们可以戳 阅读原文 查看文中所有的外部链接哟! 在对最先进的视觉语言模型 BridgeTower 进行微调时,使用 Optimum Habana v1.6, Habana Gaudi2 可以达到 近 3 倍于 A100 的速度 。硬件加速的数据加载以及 fast DDP 这两个新特性对性能提高贡献最大。 这些技术适用于任何性能瓶颈

    2024年02月14日
    浏览(34)
  • CLIP:一种基于视觉和语言相互关联的图像分类模型

    ❤️觉得内容不错的话,欢迎点赞收藏加关注😊😊😊,后续会继续输入更多优质内容❤️ 👉有问题欢迎大家加关注私戳或者评论(包括但不限于NLP算法相关,linux学习相关,读研读博相关......)👈 (封面图由文心一格生成) 近年来,计算机视觉领域的发展非常迅速,其中

    2024年02月12日
    浏览(44)
  • Google ScreenAI代表了一款先进的视觉语言模型,专为用户界面(UI)和视觉情境下的语言理解而设计

      每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与

    2024年04月11日
    浏览(44)
  • 【多模态】19、RegionCLIP | 基于 Region 来实现视觉语言模型预训练

    论文: RegionCLIP: Region-based Language-Image Pretraining 代码:https://github.com/microsoft/RegionCLIP 出处:CVPR2022 Oral | 微软 | 张鹏川 近期,视觉-语言模型取得了很大的突破,如 CLIP 和 ALIGN,这些模型使用了极大的图文对儿来学习图像和文本的匹配,并且在很多无手工标签的情况下也取得了

    2024年02月15日
    浏览(41)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包