將模型稱為 “視覺(jué)語(yǔ)言” 模型是什么意思?一個(gè)結(jié)合了視覺(jué)和語(yǔ)言模態(tài)的模型?但這到底是什么意思呢?
2023-03-03 09:49:37
665 ![](https://file.elecfans.com/web2/M00/95/26/poYBAGQBY6uARNa9AABg0AorACc240.jpg)
新階段,此次發(fā)布的一系列成果包括“悟道·天鷹”(Aquila)語(yǔ)言大模型系列、天秤(FlagEval)開(kāi)源大模型評(píng)測(cè)體系與開(kāi)放平臺(tái)、“悟道 · 視界”視覺(jué)大模型系列,以及一系列多模態(tài)模型成果。 ? 悟道3.0 全面開(kāi)源意味著什么 ? 悟道·天鷹語(yǔ)言大模型是首
2023-06-14 00:06:00
1457 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/8D/98/wKgZomS-GxGACxCDAAXxXrUPp9o602.png)
、文本、圖像等單模態(tài)大模型研究和應(yīng)用的基礎(chǔ)上,向多模態(tài)大模型攻關(guān),并于2021年7月正式發(fā)布了全球首個(gè)千億參數(shù)多模態(tài)大模型紫東太初。 ? 2023年6月16日,中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所和武漢人工智能研究院發(fā)布紫東太初2.0。2023年8月,中科院
2023-12-08 00:09:00
1202 有沒(méi)有開(kāi)源的Labview(類似的圖形語(yǔ)言),而且跨平臺(tái)的???
2013-11-03 10:40:36
會(huì)議程如下:發(fā)布會(huì)將邀請(qǐng)來(lái)自業(yè)界的專家將分享 OSS Compass 綜述起源、社區(qū)概況、治理結(jié)構(gòu)、評(píng)估模型等,全面介紹 OSS Compass。南京大學(xué)教授學(xué)者將深入解讀項(xiàng)目模型依據(jù),剖析開(kāi)源生態(tài)評(píng)估體系
2023-02-17 16:15:44
`蘋(píng)果公司在周一的發(fā)布會(huì)上低調(diào)曝光了他們研制的第一款機(jī)器人—— Liam。這款機(jī)器人,主要是用于 iPhone 手機(jī)的回收。這是具體怎么做到的的?`
2016-09-02 10:53:45
英國(guó)一家游戲網(wǎng)站PocketGamer今日放出一條令人為之一振的消息:蘋(píng)果正在準(zhǔn)備一場(chǎng)發(fā)布會(huì),iPhone 5似乎要比預(yù)期提前到來(lái)。 PocketGamer聲稱,他們收到內(nèi)部消息,10月5日將會(huì)
2011-09-18 23:27:39
蘋(píng)果已經(jīng)在考慮如何向視障人士提供幫助,它將利用多種傳感器制作本地環(huán)境模型,然后利用觸覺(jué)反饋告訴用戶他們周圍存在哪些物體。
2020-08-03 07:14:49
蘋(píng)果每年都會(huì)在秋季發(fā)布新產(chǎn)品,不過(guò)蘋(píng)果以后可能會(huì)增加一個(gè)春季發(fā)布會(huì)。12月9日消息,據(jù)外媒報(bào)道,蘋(píng)果在明年3月舉行的發(fā)布會(huì)上將發(fā)布4英寸大小的iPhone 6c。此前一直流傳蘋(píng)果公司將回歸小屏?xí)r代
2015-12-12 16:24:23
LMS Virtual Lab 流固模態(tài)分析的主要步驟:1、設(shè)置材料、屬性、約束條件,進(jìn)行結(jié)構(gòu)有限元模態(tài)分析。注意:模態(tài)計(jì)算的頻率范圍不要太小,否則可能計(jì)算錯(cuò)誤!2、對(duì)流體進(jìn)行模態(tài)分析3、建立結(jié)構(gòu)網(wǎng)格到流體網(wǎng)格的映射,再利用結(jié)構(gòu)模態(tài)和流體模態(tài)進(jìn)行流固耦合模態(tài)分析
2019-05-29 06:59:58
倒計(jì)時(shí)!就在明天!大咖打call 第二彈!OpenHarmony開(kāi)源大師兄新品發(fā)布會(huì),6月30日10:00重磅開(kāi)啟。立即報(bào)名:OpenHarmony開(kāi)源大師兄新品發(fā)布會(huì)
2022-06-29 13:59:54
用labview進(jìn)行模態(tài)分析,有很多問(wèn)題,望高手指點(diǎn)一二力錘激勵(lì)信號(hào)+加速度傳感器信號(hào),請(qǐng)問(wèn)下,labview什么控件可以計(jì)算系統(tǒng)的模態(tài)還是說(shuō)僅僅兩路信號(hào)是分析不了模態(tài)的。
2016-06-24 11:50:49
基于芯片的版圖數(shù)據(jù),準(zhǔn)確高效地仿真芯片的電磁輻射情況,為芯片的硅前電磁泄漏評(píng)估提供新的方法和手段。4、ALSO開(kāi)源發(fā)布:基于多邏輯域的開(kāi)源邏輯綜合工具儲(chǔ)著飛: 寧波大學(xué)發(fā)布摘要:邏輯優(yōu)化方法與邏輯函數(shù)
2022-08-15 14:11:17
器件模型&參數(shù)提取SIG組長(zhǎng),介紹了SIG總體情況,包括四個(gè)方面內(nèi)容:SIG研究方向介紹技術(shù)趨勢(shì)和相關(guān)業(yè)界產(chǎn)品開(kāi)源目標(biāo)與計(jì)劃開(kāi)源版本發(fā)布最后代表中國(guó)科學(xué)院微電子研究所,發(fā)布
2022-07-06 09:57:44
的不穩(wěn)定性及其對(duì)蘋(píng)果產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的影響,蘋(píng)果芯片發(fā)布的時(shí)間可能會(huì)改變?! ≡诖舜未髸?huì)上,蘋(píng)果還準(zhǔn)備對(duì)iOS、iPadOS、tvOS和watchOS等其他操作系統(tǒng)進(jìn)行更新,同時(shí)推出改進(jìn)后的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)功能、與外部
2013-12-21 09:05:01
摘要:多模型目標(biāo)跟蹤算法由于其獨(dú)特的處理未知結(jié)構(gòu)和可變參數(shù)的優(yōu)點(diǎn),已成為當(dāng)前目標(biāo)跟蹤研究領(lǐng)域的一個(gè)重要方向。然而當(dāng)今的多模型目標(biāo)跟蹤方法大都停留在理論層面,因此在實(shí)際應(yīng)用層面上研究并設(shè)計(jì)多模型
2018-12-05 15:16:23
一些傳感器信號(hào)調(diào)節(jié)器用于處理多個(gè)傳感元件的輸出。這種處理過(guò)程通常由多模態(tài)、混合信號(hào)調(diào)節(jié)器完成,它可以同時(shí)處理數(shù)個(gè)傳感元件的輸出。本文對(duì)這類傳感器信號(hào)調(diào)節(jié)器中抗混淆濾波器的工作情況進(jìn)行詳細(xì)分析。
2020-04-21 06:59:01
本次分享,對(duì)一個(gè)簡(jiǎn)單的模型進(jìn)行流固耦合的模態(tài)分析,有限元科技小編主要給大家演示如何使用Hypermesh與Nastran對(duì)流固耦合的結(jié)構(gòu)進(jìn)行模態(tài)分析,以及了解聲腔對(duì)結(jié)構(gòu)模態(tài)的影響。 深圳市
2020-07-07 17:15:39
自然語(yǔ)言處理——53 語(yǔ)言模型(數(shù)據(jù)平滑)
2020-04-16 11:11:25
,本文試圖采用有限元分析(FEA)與實(shí)驗(yàn)模態(tài)分析(EMA)相結(jié)合的預(yù)試驗(yàn)分析技術(shù)來(lái)進(jìn)行某航電設(shè)備PCB 組件(圖1 所示)的動(dòng)態(tài)特性分析,并建立了該P(yáng)CB 組件的有限元?jiǎng)恿W(xué)分析模型?! ? 有限元模態(tài)
2018-09-13 16:40:12
AI視野·今日CS.CV 計(jì)算機(jī)視覺(jué)論文速覽transformer、新模型、視覺(jué)語(yǔ)言模型、多模態(tài)、clip、視角合成
2021-08-31 08:46:46
數(shù)字圖像處理原理是什么?簡(jiǎn)單Ferret算法原理是什么?改進(jìn)的Ferret算法原理有哪些步驟?改進(jìn)的Ferret算法和目前常用的測(cè)量算法有哪些不同?
2021-04-15 06:58:37
在可公開(kāi)可獲取DevEco Studio最新版本,Stage模型ArkTSAPI9開(kāi)發(fā)元服務(wù)HarmonyOS4現(xiàn)不支持平板等;但是元服務(wù)在發(fā)布時(shí)是可選平板、智慧屏電視設(shè)備發(fā)布。
如果開(kāi)發(fā)人員與上架
2024-02-21 10:22:10
利用有限元理論,對(duì)某承受動(dòng)態(tài)載荷產(chǎn)品中的關(guān)鍵支撐件——支架建立了有限元模型,并進(jìn)行模態(tài)分析,計(jì)算了前六階模態(tài)參數(shù)(固有頻率和模態(tài)振型)。通過(guò)與試驗(yàn)模態(tài)分析的方法
2009-02-22 01:21:37
24 自然語(yǔ)言處理常用模型使用方法一、N元模型二、馬爾可夫模型以及隱馬爾可夫模型及目前常用的自然語(yǔ)言處理開(kāi)源項(xiàng)目/開(kāi)發(fā)包有哪些?
2017-12-28 15:42:30
5382 ![](https://file1.elecfans.com//web2/M00/A7/1F/wKgZomUMQoCAQ9Q_AAAVa4K9v_M813.png)
就在本周,OpenAI宣布,發(fā)布了7.74億參數(shù)GPT-2語(yǔ)言模型,15.58億的完整模型也有望于幾個(gè)月內(nèi)發(fā)布,并將GPT-2這6個(gè)月的進(jìn)展情況在博客上和大家做了介紹,本文將為大家梳理。
2019-09-01 09:10:44
2704 同時(shí),百度還研制了知識(shí)增強(qiáng)的跨模態(tài)深度語(yǔ)義理解方法,通過(guò)知識(shí)關(guān)聯(lián)跨模態(tài)信息,運(yùn)用語(yǔ)言描述不同模態(tài)信息的語(yǔ)義,進(jìn)而讓機(jī)器實(shí)現(xiàn)從看清到看懂、從聽(tīng)清到聽(tīng)懂,即圖像和語(yǔ)言、語(yǔ)音和語(yǔ)言的一體化理解。
2020-09-16 14:48:00
2005 據(jù)外媒,知名機(jī)器學(xué)習(xí)公司OpenAI近日推出兩套多模態(tài)人工智能系統(tǒng)模型DALL-E和CLIP,DALL-E可以基于文本直接生成圖像,CLIP能夠完成圖像與文本類別的匹配。DALL-E可以將以自然語(yǔ)言
2021-01-07 11:13:55
2487 隨著Transformer在視覺(jué)中的崛起,Transformer在多模態(tài)中應(yīng)用也是合情合理的事情,甚至以后可能會(huì)有更多的類似的paper。
2021-03-25 09:29:59
9836 ![](https://file.elecfans.com/web1/M00/E7/21/pIYBAGBb6wCADDYTAAAp11v9cC4171.png)
識(shí)別模型。在音頻模態(tài)中加人頻率注意力機(jī)制學(xué)習(xí)頻域上下文信息,利用多模態(tài)注意力機(jī)制將視頻特征與音頻特征進(jìn)行融合,依據(jù)改進(jìn)的損失函數(shù)對(duì)模態(tài)缺失問(wèn)題進(jìn)行優(yōu)化,提高模型的魯棒性以及情感識(shí)別的性能。在公開(kāi)數(shù)據(jù)集上的實(shí)
2021-04-01 11:20:51
8 化的問(wèn)題,設(shè)計(jì)了模態(tài)間三元組損失及模態(tài)內(nèi)三元組損失,以配合全局三元組損失進(jìn)行模型訓(xùn)練。在改進(jìn)困難三元組損失的基礎(chǔ)上,首次在跨模態(tài)行人重識(shí)別模型中設(shè)計(jì)屬性特征來(lái)提高模型的特征提取能力。最后,針對(duì)跨模態(tài)行亼重
2021-05-10 11:06:14
9 模型中的幾個(gè)分支角度,簡(jiǎn)述文本與圖像領(lǐng)域的多模態(tài)學(xué)習(xí)有關(guān)問(wèn)題。 1. 引言 近年來(lái),計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理方向均取得了很大進(jìn)展。而融合二者的多模態(tài)深度學(xué)習(xí)也越來(lái)越受到關(guān)注,在基于圖像和視頻的字幕生成、視覺(jué)問(wèn)答(VQA)、
2021-08-26 16:29:52
6343 、新加坡國(guó)立大學(xué) 鏈接:https://arxiv.org/pdf/2109.11797.pdf 提取摘要 預(yù)訓(xùn)練的視覺(jué)語(yǔ)言模型 (VL-PTMs) 在將自然語(yǔ)言融入圖像數(shù)據(jù)中顯示出有前景的能力,促進(jìn)
2021-10-09 15:10:42
2926 ![](https://file.elecfans.com/web2/M00/17/2A/pYYBAGFhQdOAfQ2OAABzjOJX97U865.png)
來(lái)自:復(fù)旦DISC 引言 本次分享我們將介紹三篇來(lái)自ACL2021的跨視覺(jué)語(yǔ)言模態(tài)的論文。這三篇文章分別介紹了如何在圖像描述任務(wù)中生成契合用戶意圖的圖像描述、端對(duì)端的視覺(jué)語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練模型和如何生成包含
2021-10-13 10:48:27
2230 ![](https://file.elecfans.com/web2/M00/17/98/poYBAGFmSfSAG8qkAAAn0IIAAHI514.png)
BigCode 是一個(gè)開(kāi)放的科學(xué)合作組織,致力于開(kāi)發(fā)大型語(yǔ)言模型。近日他們開(kāi)源了一個(gè)名為 SantaCoder 的語(yǔ)言模型,該模型擁有 11 億個(gè)參數(shù)
2023-01-17 14:29:53
692 PaLI 使用單獨(dú) “Image-and-text to text” 接口執(zhí)行很多圖像、語(yǔ)言以及 "圖像 + 語(yǔ)言" 任務(wù)。PaLI 的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)之一是重復(fù)使用大型單模態(tài) backbone 進(jìn)行語(yǔ)言和視覺(jué)建模,以遷移現(xiàn)有能力并降低訓(xùn)練成本。
2023-01-29 11:25:57
665 隨著大量預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型在文本對(duì)話任務(wù)中的出色表現(xiàn),以及多模態(tài)的發(fā)展,在對(duì)話中引入多模態(tài)信息已經(jīng)引起了大量學(xué)者的關(guān)注。
2023-02-09 09:31:26
1166 隨著大量預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型在文本對(duì)話任務(wù)中的出色表現(xiàn),以及多模態(tài)的發(fā)展,在對(duì)話中引入多模態(tài)信息已經(jīng)引起了大量學(xué)者的關(guān)注。目前已經(jīng)提出了各種各樣的多模態(tài)對(duì)話數(shù)據(jù)集,主要來(lái)自電影、電視劇、社交媒體平臺(tái)等
2023-02-22 11:03:01
842 ![](https://file.elecfans.com/web2/M00/93/89/pYYBAGP1hYOAQ_DNAAVCUOyNHQo737.jpg)
研究者將一個(gè)基于 Transformer 的語(yǔ)言模型作為通用接口,并將其與感知模塊對(duì)接。他們?cè)诰W(wǎng)頁(yè)規(guī)模的多模態(tài)語(yǔ)料庫(kù)上訓(xùn)練模型,語(yǔ)料庫(kù)包括了文本數(shù)據(jù)、任意交錯(cuò)的圖像和文本、以及圖像字幕對(duì)。
2023-03-13 11:23:00
697 而且 GPT-4 是多模態(tài)的,同時(shí)支持文本和圖像輸入功能。此外,GPT-4 比以前的版本“更大”,這意味著其已經(jīng)在更多的數(shù)據(jù)上進(jìn)行了訓(xùn)練,并且在模型文件中有更多的權(quán)重,這也使得它的運(yùn)行成本更高。
2023-03-17 10:31:07
2930 對(duì)于任何沒(méi)有額外微調(diào)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的預(yù)訓(xùn)練大型語(yǔ)言模型來(lái)說(shuō),用戶得到的回應(yīng)質(zhì)量可能參差不齊,并且可能包括冒犯性的語(yǔ)言和觀點(diǎn)。這有望隨著規(guī)模、更好的數(shù)據(jù)、社區(qū)反饋和優(yōu)化而得到改善。
2023-04-24 10:07:06
2168 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/82/2C/wKgaomRF5MSADFVNAABWtCkOlM8444.png)
大型語(yǔ)言模型LLM(Large Language Model)具有很強(qiáng)的通用知識(shí)理解以及較強(qiáng)的邏輯推理能力,但其只能處理文本數(shù)據(jù)。
2023-05-10 16:53:15
701 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/82/A5/wKgZomRbXAmAc6z1AAE1UpeyNB8273.jpg)
大型語(yǔ)言模型LLM(Large Language Model)具有很強(qiáng)的通用知識(shí)理解以及較強(qiáng)的邏輯推理能力,但其只能處理文本數(shù)據(jù)。雖然已經(jīng)發(fā)布的GPT4具備圖片理解能力,但目前還未開(kāi)放多模態(tài)輸入接口并且不會(huì)透露任何模型上技術(shù)細(xì)節(jié)。因此,現(xiàn)階段,如何利用LLM做一些多模態(tài)任務(wù)還是有一定的研究?jī)r(jià)值的。
2023-05-11 17:09:16
648 ![](https://file1.elecfans.com//web2/M00/82/AE/wKgaomRcsLeAMUXyAAKjrEpzUHA770.jpg)
基于開(kāi)源多模態(tài)模型 OpenFlamingo,作者使用公開(kāi)數(shù)據(jù)集創(chuàng)建了各種視覺(jué)指令數(shù)據(jù),包括視覺(jué)問(wèn)答、圖像字幕、視覺(jué)推理、文本 OCR 和視覺(jué)對(duì)話。此外,還使用僅包含語(yǔ)言指令數(shù)據(jù)的語(yǔ)言模型組件進(jìn)行了訓(xùn)練。
2023-05-12 09:55:03
834 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/82/B1/wKgZomRdnNyAILFCAAANZY-5k2s765.png)
雖然現(xiàn)有的級(jí)聯(lián)方法或口語(yǔ)語(yǔ)言模型能夠感知和生成語(yǔ)音,但仍存在一些限制。首先,在級(jí)聯(lián)模型中,LLM 僅充當(dāng)內(nèi)容生成器。由于語(yǔ)音和文本的表示沒(méi)有對(duì)齊,LLM 的知識(shí)無(wú)法遷移到語(yǔ)音模態(tài)中。
2023-05-22 10:19:29
382 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/88/80/wKgZomRq0kWAPEZdAABI6qlXBW4307.png)
大型語(yǔ)言模型(LLM)在各種自然語(yǔ)言處理任務(wù)上表現(xiàn)出驚人的能力。與此同時(shí),多模態(tài)大型語(yǔ)言模型,如 GPT-4、PALM-E 和 LLaVA,已經(jīng)探索了 LLM 理解多模態(tài)信息的能力。然而,當(dāng)前
2023-05-22 14:38:06
417 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/88/84/wKgZomRrDk2AOWbLAABI6qlXBW4610.png)
大型語(yǔ)言模型LLM(Large Language Model)具有很強(qiáng)的通用知識(shí)理解以及較強(qiáng)的邏輯推理能力,但其只能處理文本數(shù)據(jù)。雖然已經(jīng)發(fā)布的GPT4具備圖片理解能力,但目前還未開(kāi)放多模態(tài)輸入接口
2023-05-22 15:57:33
466 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/88/86/wKgaomRrIBqAZwjdAAKjrEpzUHA689.jpg)
最近,很多方法學(xué)習(xí)與文本、音頻等對(duì)齊的圖像特征。這些方法使用單對(duì)模態(tài)或者最多幾種視覺(jué)模態(tài)。最終嵌入僅限于用于訓(xùn)練的模態(tài)對(duì)。因此,視頻 - 音頻嵌入無(wú)法直接用于圖像 - 文本任務(wù),反之亦然。學(xué)習(xí)真正的聯(lián)合嵌入面臨的一個(gè)主要障礙是缺乏所有模態(tài)融合在一起的大量多模態(tài)數(shù)據(jù)。
2023-05-26 15:45:07
531 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/88/BE/wKgZomRwZCaAEVENAAAVlks7XCk152.png)
5月30日,“多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)高峰論壇”在軟通動(dòng)力總部舉行。近百位專家學(xué)者、行業(yè)大咖和產(chǎn)業(yè)精英齊聚一堂,共同探討多模態(tài)大模型的產(chǎn)業(yè)機(jī)遇和未來(lái)發(fā)展。論壇上,元乘象 ChatImg2.0、軟通天璇2.0 MaaS平臺(tái)重磅發(fā)布。同時(shí),進(jìn)行了多項(xiàng)產(chǎn)業(yè)合作簽約,共同推動(dòng)多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)落地。
2023-05-31 10:14:43
379 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/88/E6/wKgaomR2rhGAfKEoAAAoB7Uc5Ok065.png)
現(xiàn)有的可控圖片生成模型都是針對(duì)單一的模態(tài)進(jìn)行設(shè)計(jì),然而 Taskonomy [3] 等工作證明不同的視覺(jué)模態(tài)之間共享特征和信息,因此本文認(rèn)為統(tǒng)一的多模態(tài)模型具有巨大的潛力。
2023-06-08 15:01:16
353 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/89/5C/wKgZomSBfdSAMzcxAAAsUuVJBa8512.png)
在一些非自然圖像中要比傳統(tǒng)模型表現(xiàn)更好 CoOp 增加一些 prompt 會(huì)讓模型能力進(jìn)一步提升 怎么讓能力更好?可以引入其他知識(shí),即其他的預(yù)訓(xùn)練模型,包括大語(yǔ)言模型、多模態(tài)模型 也包括
2023-06-15 16:36:11
277 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/89/C9/wKgZomSKzY2AA9g_AAAX77Yk6FA422.jpg)
把大模型的訓(xùn)練門(mén)檻打下來(lái)!我們?cè)趩螐埾M(fèi)級(jí)顯卡上實(shí)現(xiàn)了多模態(tài)大模型(LaVIN-7B, LaVIN-13B)的適配和訓(xùn)練
2023-06-30 10:43:28
1173 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/8B/C0/wKgaomSeQbyAGau-AAAu7o18LfE789.png)
AI大模型可分為自然語(yǔ)言處理大模型,CV大模型、科學(xué)計(jì)算大模型等。AI大模型支持的模態(tài)更加多樣,從支持文本、圖片、圖像、語(yǔ)音單一模態(tài)下的單一任務(wù),逐漸發(fā)展為支持多種模態(tài)下的多種任務(wù)。
2023-07-06 12:31:56
1386 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/8C/1E/wKgZomSmRFWARX39AAAuxj5edIY292.png)
三層架構(gòu),L0層包括自然語(yǔ)言、視覺(jué)、多模態(tài)、預(yù)測(cè)、科學(xué)計(jì)算五個(gè)基礎(chǔ)大模型;L1層是N個(gè)行業(yè)大模型;L2層為客戶提供了更多細(xì)化場(chǎng)景的模型,更加專注于政務(wù)熱線、網(wǎng)點(diǎn)助手、先導(dǎo)藥物篩選、傳送帶異物檢測(cè)、臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)測(cè)等具體行業(yè)應(yīng)用或特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景,為客戶提供“開(kāi)箱即用”的模型服務(wù)。
2023-07-07 16:30:31
1298 隨著 GPT-4 和 Stable Diffusion 等模型多模態(tài)能力的突飛猛進(jìn),多模態(tài)大模型已經(jīng)成為大模型邁向通用人工智能(AGI)目標(biāo)的下一個(gè)前沿焦點(diǎn)。總體而言,面向圖像和文本的多模態(tài)生成能力
2023-07-10 10:05:01
409 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/90/58/wKgZomTYhLiAOB2yAAAF_DGy7s8873.png)
據(jù)華為常務(wù)董事、華為云 CEO 張平安介紹,盤(pán)古大模型 3.0 是面向行業(yè)的大模型系列,包括“5+N+X”三層架構(gòu):L0 層是 5 個(gè)基礎(chǔ)大模型,包括自然語(yǔ)言、視覺(jué)、多模態(tài)、預(yù)測(cè)、科學(xué)計(jì)算,提供滿足行業(yè)場(chǎng)景中的多種技能需求。
2023-07-10 14:19:20
967 7月12日,【東風(fēng)生萬(wàn)物】思必馳DFM-2大模型及創(chuàng)新技術(shù)應(yīng)用成果發(fā)布會(huì)在蘇州成功舉行。
2023-07-13 09:44:26
278 簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),語(yǔ)言模型能夠以某種方式生成文本。它的應(yīng)用十分廣泛,例如,可以用語(yǔ)言模型進(jìn)行情感分析、標(biāo)記有害內(nèi)容、回答問(wèn)題、概述文檔等等。但理論上,語(yǔ)言模型的潛力遠(yuǎn)超以上常見(jiàn)任務(wù)。
2023-07-14 11:45:40
454 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/8C/B9/wKgZomSwxV-AGhLtAAA30PuNDcw605.png)
當(dāng)前學(xué)界和工業(yè)界都對(duì)多模態(tài)大模型研究熱情高漲。去年,谷歌的 Deepmind 發(fā)布了多模態(tài)視覺(jué)語(yǔ)言模型 Flamingo ,它使用單一視覺(jué)語(yǔ)言模型處理多項(xiàng)任務(wù),在多模態(tài)大模型領(lǐng)域保持較高
2023-07-16 20:45:02
379 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/90/58/wKgZomTYhR6AZoxQAAAgOIO9AdM434.png)
多模態(tài)模型AI創(chuàng)作平臺(tái)悅靈犀。悅靈犀是一款多模態(tài)模型的AGI創(chuàng)作平臺(tái),依托悅享人工智能大模型"北辰星悅"智能云服務(wù),提供企業(yè)級(jí)穩(wěn)定可靠的AI創(chuàng)作與繪畫(huà)服務(wù)。 作為新一代移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施生態(tài)服務(wù)商,耀世星輝始終圍繞 "平臺(tái)+ 內(nèi)容 + 場(chǎng)景+AI +產(chǎn)業(yè)" 的發(fā)展戰(zhàn)略
2023-07-18 21:17:38
400 ![](https://file1.elecfans.com//web2/M00/8D/19/wKgZomS2kPGAK_9oAACgqnSt_PU142.jpg)
,人們對(duì)開(kāi)源LLM越來(lái)越感興趣。這些模型是在開(kāi)源許可下發(fā)布的,這意味著任何人都可以使用、修改和分發(fā)它們。這使得研究人員、開(kāi)發(fā)人員和企業(yè)都可以嘗試LLM,并為它們開(kāi)發(fā)新的應(yīng)用程序。 使用開(kāi)源llm有很多好處。首先它們通常比專業(yè)的LLM更價(jià)便宜。并且它們更加透明
2023-07-28 12:20:02
440 ![](https://file1.elecfans.com//web2/M00/9F/75/wKgZomToNseAVRkNAAE3DVUyw_A778.jpg)
大型語(yǔ)言模型(llm)是一種人工智能(AI),在大量文本和代碼數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練。它們可以用于各種任務(wù),包括生成文本、翻譯語(yǔ)言和編寫(xiě)不同類型的創(chuàng)意內(nèi)容。今年開(kāi)始,人們對(duì)開(kāi)源LLM越來(lái)越感興趣。這些模型
2023-08-01 00:21:27
554 ![](https://file.elecfans.com/web2/M00/4E/DC/poYBAGLCjeiALm_WAAAYmfR7Qec474.png)
“書(shū)生·萬(wàn)卷”1.0將集中語(yǔ)言資料數(shù)據(jù)聯(lián)盟會(huì)員們豐富的內(nèi)容積累和上海人工智能實(shí)驗(yàn)室的數(shù)據(jù)處理能力等優(yōu)勢(shì),為學(xué)術(shù)界及產(chǎn)業(yè)界提供高品質(zhì)的大規(guī)模模型多模態(tài)事前訓(xùn)練語(yǔ)言資料。開(kāi)放源代碼提供2tb以上的數(shù)據(jù),多種融合,精細(xì)處理,價(jià)值排序,使用方便高效。
2023-08-17 10:17:43
312 近日,清華大學(xué)新聞與傳播學(xué)院發(fā)布了《大語(yǔ)言模型綜合性能評(píng)估報(bào)告》,該報(bào)告對(duì)目前市場(chǎng)上的7個(gè)大型語(yǔ)言模型進(jìn)行了全面的綜合評(píng)估。近年,大語(yǔ)言模型以其強(qiáng)大的自然語(yǔ)言處理能力,成為AI領(lǐng)域的一大熱點(diǎn)。它們
2023-08-10 08:32:01
607 ![](https://file.elecfans.com/web2/M00/4E/DC/poYBAGLCjeiALm_WAAAYmfR7Qec474.png)
據(jù)介紹,Qwen-VL 是支持中英文等多種語(yǔ)言的視覺(jué)語(yǔ)言(Vision Language,VL)模型。相較于此前的 VL 模型,Qwen-VL 除了具備基本的圖文識(shí)別、描述、問(wèn)答及對(duì)話能力之外,還新增了視覺(jué)定位、圖像中文字理解等能力。
2023-08-25 15:12:10
634 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/A1/4D/wKgaomToVKSAJM1iAAA7FjBYoI0401.png)
如上圖所示,UniDoc基于預(yù)訓(xùn)練的視覺(jué)大模型及大語(yǔ)言模型,將文字的檢測(cè)、識(shí)別、spotting(圖中未畫(huà)出)、多模態(tài)理解等四個(gè)任務(wù),通過(guò)多模態(tài)指令微調(diào)的方式,統(tǒng)一到一個(gè)框架中。具體地,輸入一張圖像以及一條指令(可以是檢測(cè)、識(shí)別、spotting、語(yǔ)義理解)
2023-08-31 15:29:19
987 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/A1/12/wKgZomTwQcaAHlzZAAAbEmuOVKE276.png)
騰訊發(fā)布混元大語(yǔ)言模型 騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會(huì)上騰訊正式發(fā)布了混元大語(yǔ)言模型,參數(shù)規(guī)模超千億,預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)料超2萬(wàn)億tokens。 作為騰訊自研的通用大語(yǔ)言模型,混元大語(yǔ)言模型具有中文創(chuàng)作能力、任務(wù)執(zhí)行
2023-09-07 10:23:54
815 ) 開(kāi)源首發(fā)。 同時(shí),書(shū)生·浦語(yǔ)面向大模型研發(fā)與應(yīng)用的全鏈條工具鏈全線升級(jí),與InternLM-20B一同繼續(xù)全面開(kāi)放,向企業(yè)和開(kāi)發(fā)者提供 免費(fèi)商用授權(quán) 。 今年6月首次發(fā)布以來(lái),書(shū)生·浦語(yǔ)歷多輪升級(jí),在開(kāi)源社區(qū)和產(chǎn)業(yè)界產(chǎn)生廣泛影響。 InternLM-20B模型性能先進(jìn)且應(yīng)用便捷,以不足三分之一的參
2023-09-20 16:45:02
644 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/A7/A1/wKgZomUOrE6AJI4CAABIPxG3BIQ302.png)
目前為止,OpenAI還沒(méi)有對(duì)爆料中的傳聞做出回應(yīng),但此前發(fā)布過(guò)多模態(tài)模型測(cè)試。CEO奧特曼在回應(yīng)有關(guān)GPT-5的傳聞時(shí),也暗示過(guò)GPT-4“正在增強(qiáng)”。
2023-09-20 17:34:41
799 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/A5/67/wKgaomUKvSiAE4eCAAAYTBEcpao596.png)
由于固有的模態(tài)缺口,如CLIP語(yǔ)義主要關(guān)注模態(tài)共享信息,往往忽略了可以增強(qiáng)多模態(tài)理解的模態(tài)特定知識(shí)。因此,這些研究并沒(méi)有充分認(rèn)識(shí)到多模式創(chuàng)造和理解之間潛在的學(xué)習(xí)協(xié)同作用,只顯示出創(chuàng)造力的微小提高,并且在多模式理解方面仍然存在不足。
2023-09-25 17:26:43
361 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/A6/10/wKgaomURUpSAWY4PAAAT7Yewys0358.png)
NVIDIA 于 2023 年 10 月 19 日公開(kāi)發(fā)布 TensorRT-LLM ,可在 NVIDIA GPU 上加速和優(yōu)化最新的大語(yǔ)言模型(Large Language Models)的推理性
2023-10-27 20:05:02
478 ![](https://file1.elecfans.com//web2/M00/AC/9C/wKgZomU7qJ2AcOOwAAFtccdApf0750.jpg)
深度學(xué)習(xí)的大模型時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨,越來(lái)越多的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型在文本、視覺(jué)和多模態(tài)領(lǐng)域展示出杰出的生成和推理能力。然而大模型巨大的參數(shù)量有兩個(gè)明顯缺點(diǎn)
2023-11-08 16:20:25
274 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/AD/0F/wKgaomVLRcqAR7ufAAAjCa59eaw945.png)
不同于單模態(tài)模型編輯,多模態(tài)模型編輯需要考慮更多的模態(tài)信息。文章出發(fā)點(diǎn)依然從單模態(tài)模型編輯入手,將單模態(tài)模型編輯拓展到多模態(tài)模型編輯,主要從以下三個(gè)方面:可靠性(Reliability),穩(wěn)定性(Locality)和泛化性(Generality)。
2023-11-09 14:53:22
215 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/AF/0A/wKgZomVMgwmAGpPfAAAs3v3WKbA074.png)
11月27日,浪潮信息發(fā)布"源2.0"基礎(chǔ)大模型,并宣布全面開(kāi)源。源2.0基礎(chǔ)大模型包括1026億、518億、21億等三種參數(shù)規(guī)模的模型,在編程、推理、邏輯等方面展示出了先進(jìn)的能力。
2023-11-28 09:10:14
417 ![](https://file1.elecfans.com//web2/M00/B3/38/wKgZomVkrZuAFWGyAACX2OTQDsk961.jpg)
本文基于亞馬遜云科技推出的大語(yǔ)言模型與生成式AI的全家桶:Bedrock對(duì)大語(yǔ)言模型進(jìn)行介紹。大語(yǔ)言模型指的是具有數(shù)十億參數(shù)(B+)的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型(例如:GPT-3, Bloom, LLaMA)。這種模型可以用于各種自然語(yǔ)言處理任務(wù),如文本生成、機(jī)器翻譯和自然語(yǔ)言理解等。
2023-12-04 15:51:46
356 我們知道,預(yù)訓(xùn)練LLM已經(jīng)取得了諸多驚人的成就, 然而其明顯的劣勢(shì)是不支持其他模態(tài)(包括圖像、語(yǔ)音、視頻模態(tài))的輸入和輸出,那么如何在預(yù)訓(xùn)練LLM的基礎(chǔ)上引入跨模態(tài)的信息,讓其變得更強(qiáng)大、更通用呢?本節(jié)將介紹“大模型+多模態(tài)”的3種實(shí)現(xiàn)方法。
2023-12-13 13:55:04
530 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/B4/B5/wKgaomV5R4yAJhU0AABEAqbsZ_w429.png)
Gemini 是一款新型的多模態(tài)大語(yǔ)言模型,此前多模態(tài)大模型在處理視頻、文字、圖像等多維度輸入信息時(shí)是采用分別訓(xùn)練分別輸出再進(jìn)行拼接的方式,這種方式的缺點(diǎn)在于面對(duì)復(fù)雜邏輯問(wèn)題時(shí),大模型的回復(fù)略顯遲鈍。
2023-12-14 09:55:17
436 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/B5/34/wKgaomV6YOOAXWWaAAApc342VnY922.png)
在科技飛速發(fā)展的當(dāng)今時(shí)代,人工智能技術(shù)成為社會(huì)進(jìn)步的關(guān)鍵推動(dòng)力之一。在廣泛關(guān)注的人工智能領(lǐng)域中,大語(yǔ)言模型以其引人注目的特性備受矚目。 大語(yǔ)言模型的定義及發(fā)展歷史 大語(yǔ)言模型是一類基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)
2023-12-21 17:53:59
555 前段時(shí)間Google推出Gemini多模態(tài)大模型,展示了不凡的對(duì)話能力和多模態(tài)能力,其表現(xiàn)究竟如何呢?
2023-12-28 11:19:52
361 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/B9/59/wKgZomWM6g6ADJ6bAAAbAVMtxco082.png)
多模態(tài)大語(yǔ)言模型(MLLM) 最近引起了廣泛的關(guān)注,其將 LLM 的推理能力與圖像、視頻和音頻數(shù)據(jù)相結(jié)合,通過(guò)多模態(tài)對(duì)齊使它們能夠更高效地執(zhí)行各種任務(wù),包括圖像分類、將文本與相應(yīng)的視頻對(duì)齊以及語(yǔ)音檢測(cè)。
2023-12-28 11:45:21
151 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/B9/D4/wKgaomWM8AqAaHs9AAAzyBeWod8765.png)
隨著開(kāi)源預(yù)訓(xùn)練大型語(yǔ)言模型(Large Language Model, LLM )變得更加強(qiáng)大和開(kāi)放,越來(lái)越多的開(kāi)發(fā)者將大語(yǔ)言模型納入到他們的項(xiàng)目中。其中一個(gè)關(guān)鍵的適應(yīng)步驟是將領(lǐng)域特定的文檔集成到預(yù)訓(xùn)練模型中,這被稱為微調(diào)。
2024-01-04 12:32:39
228 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/BA/DA/wKgZomWWQu2ATyhSAANtlnP3II4466.png)
1月17日,商湯科技與上海AI實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合香港中文大學(xué)和復(fù)旦大學(xué)正式發(fā)布新一代大語(yǔ)言模型書(shū)?·浦語(yǔ)2.0(InternLM2)。
2024-01-17 15:03:57
332 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/BD/E1/wKgaomWne-iAQbT_AAEIBmxsGEc255.png)
ByteDance Research 基于開(kāi)源的多模態(tài)語(yǔ)言視覺(jué)大模型 OpenFlamingo 開(kāi)發(fā)了開(kāi)源、易用的 RoboFlamingo 機(jī)器人操作模型,只用單機(jī)就可以訓(xùn)練。
2024-01-19 11:43:08
106 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/BD/50/wKgZomWp8DuABowbAAAhaztlej8465.png)
韓國(guó)互聯(lián)網(wǎng)巨頭Kakao最近宣布開(kāi)發(fā)了一種名為“蜜蜂”(Honeybee)的多模態(tài)大型語(yǔ)言模型。這種創(chuàng)新模型能夠同時(shí)理解和處理圖像和文本數(shù)據(jù),為更豐富的交互和查詢響應(yīng)提供了可能性。
2024-01-19 16:11:20
221 2024年1月30日14:00訊飛星火再升級(jí);這一次首個(gè)基于全國(guó)產(chǎn)化算力平臺(tái)訓(xùn)練的全民開(kāi)放大模型 訊飛星火V3.5正式發(fā)布邏輯推理、語(yǔ)言理解、文本生成、 數(shù)學(xué)答題、多模態(tài)等核心能力均實(shí)現(xiàn)大幅提升
2024-01-23 09:06:05
508 幻方量化旗下組織深度求索發(fā)布了國(guó)內(nèi)首個(gè)開(kāi)源 MoE 大模型 —— DeepSeekMoE,全新架構(gòu),免費(fèi)商用。
2024-01-23 11:28:48
427 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/BE/D3/wKgaomWvMuWAW1cpAAAuzbF4j5A868.png)
對(duì)此,ByteDance Research 基于開(kāi)源的多模態(tài)語(yǔ)言視覺(jué)大模型 OpenFlamingo 開(kāi)發(fā)了開(kāi)源、易用的 RoboFlamingo 機(jī)器人操作模型,只用單機(jī)就可以訓(xùn)練。使用簡(jiǎn)單、少量的微調(diào)就可以把 VLM 變成 Robotics VLM,從而適用于語(yǔ)言交互的機(jī)器人操作任務(wù)。
2024-01-23 16:02:17
169 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/BD/F7/wKgZomWvctmAI_3VAAAhaztlej8059.png)
Meta發(fā)布CodeLlama70B開(kāi)源大模型 Meta發(fā)布了開(kāi)源大模型CodeLlama70B,號(hào)稱是CodeLlama系列體量最大、性能最強(qiáng)的大模型。 Code Llama 70B 有一個(gè)很出色
2024-01-31 10:30:18
879 商湯科技近日發(fā)布了新版的日日新·商量大語(yǔ)言模型-通用版本(SenseChat V4)。這一版本的模型在知識(shí)理解、閱讀理解、綜合推理、數(shù)理、代碼和長(zhǎng)文本理解等領(lǐng)域的通用能力得到了顯著提升。
2024-02-04 10:30:41
426 近日,大模型開(kāi)源開(kāi)放評(píng)測(cè)體系司南(OpenCompass2.0)正式發(fā)布,旨在為大語(yǔ)言模型、多模態(tài)模型等各類模型提供一站式評(píng)測(cè)服務(wù)。OpenCompass2.0的發(fā)布,將為模型技術(shù)創(chuàng)新提供重要的技術(shù)支撐。
2024-02-05 11:28:12
526 昆侖萬(wàn)維科技今日震撼發(fā)布全新升級(jí)的「天工2.0」MoE大語(yǔ)言模型以及配套的新版「天工AI智能助手」APP。此次更新標(biāo)志著國(guó)內(nèi)首個(gè)搭載MoE架構(gòu)的千億級(jí)參數(shù)大語(yǔ)言模型AI應(yīng)用正式面向廣大C端用戶免費(fèi)
2024-02-06 16:19:51
756 “大語(yǔ)言模型為 AI 產(chǎn)業(yè)帶來(lái)新的生機(jī),然而語(yǔ)言模型的應(yīng)用場(chǎng)景有限。要全面打開(kāi)生成式 AI 的想象力,還是要依托多模態(tài)大模型。”IDC 中國(guó)研究總監(jiān)盧言霞近日表示。Sora在文生視頻領(lǐng)域真正邁出
2024-02-20 16:13:26
159 在人工智能領(lǐng)域,谷歌可以算是開(kāi)源的鼻祖。今天幾乎所有的大語(yǔ)言模型,都基于谷歌在 2017 年發(fā)布的 Transformer 論文;谷歌的發(fā)布的 BERT、T5,都是最早的一批開(kāi)源 AI 模型。
2024-02-22 18:14:34
143 ![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/C1/91/wKgaomXXHzeAD75WAAAovhJaCuU492.png)
谷歌近日宣布推出開(kāi)源人工智能(AI)模型系列Gemma,旨在為開(kāi)發(fā)人員和研究人員提供一個(gè)負(fù)責(zé)任的AI構(gòu)建平臺(tái)。這一舉措標(biāo)志著自2022年OpenAI的ChatGPT引領(lǐng)AI聊天機(jī)器人熱潮后,谷歌首次發(fā)布重要的開(kāi)源大型語(yǔ)言模型(LLM),直接與ChatGPT展開(kāi)競(jìng)爭(zhēng)。
2024-02-23 11:38:33
345 2024年世界移動(dòng)通信大會(huì)(MWC)上,高通再次展現(xiàn)其技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)力,通過(guò)發(fā)布全新的高通AI Hub和展示前沿的多模態(tài)大模型技術(shù),推動(dòng)了5G和AI技術(shù)的融合創(chuàng)新。
2024-02-26 16:59:50
667 近日,零一萬(wàn)物正式發(fā)布Yi大模型API開(kāi)放平臺(tái),為開(kāi)發(fā)者提供通用Chat、200k超長(zhǎng)上下文、多模態(tài)交互等模型。
2024-03-17 09:55:41
483 近日,科技巨頭蘋(píng)果公司在一篇由多位專家共同撰寫(xiě)的論文中,正式公布了其最新的多模態(tài)大模型研究成果——MM1。這款具有高達(dá)300億參數(shù)的多模態(tài)模型系列,由密集模型和混合專家(MoE)變體組成,標(biāo)志著蘋(píng)果在人工智能領(lǐng)域的又一重大突破。
2024-03-19 11:19:30
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評(píng)論