參數量不到10億的OctopusV3，如何媲美GPT-4V和GPT-4？

AIGC動態歡迎閱讀

原標題：參數量不到10億的OctopusV3，如何媲美GPT-4V和GPT-4？
關鍵字：模型,圖像,研究者,視覺,語言
文章來源：機器之心
內容字數：8880字

內容摘要：

AIxiv專欄是機器之心發布學術、技術內容的欄目。過去數年，機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容，覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室，有效促進了學術交流與傳播。如果您有優秀的工作想要分享，歡迎投稿或者聯系報道。投稿郵箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com。多模態 AI 系統的特點在于能夠處理和學習包括自然語言、視覺、音頻等各種類型的數據，從而指導其行為決策。近期，將視覺數據納入大型語言模型 (如 GPT-4V) 的研究取得了重要進展，但如何有效地將圖像信息轉化為 AI 系統的可執行動作仍面臨挑戰。
在最近的一篇論文中，研究者提出了一種專為 AI 應用設計的多模態模型，引入了「functional token」的概念。
論文標題：Octopus v3: Technical Report for On-device Sub-billion Multimodal AI Agent
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2404.11459.pdf
模型權重和推理代碼：https://www.nexa

原文鏈接：參數量不到10億的OctopusV3，如何媲美GPT-4V和GPT-4？

聯系作者

文章來源：機器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺