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原標題：港大字節提出多模態大模型新范式，模擬人類先感知后認知，精確定位圖中物體
關鍵字：字節跳動,模型,能力,物體,語言
文章來源：量子位
內容字數：3751字

內容摘要：

允中 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI當前，多模態大模型（MLLM）在多項視覺任務上展現出了強大的認知理解能力。
然而大部分多模態大模型局限于單向的圖像理解，難以將理解的內容映射回圖像上。
比如，模型能輕易說出圖中有哪些物體，但無法將物體在圖中準確標識出來。
定位能力的缺失直接限制了多模態大模型在圖像編輯，自動駕駛，機器人控制等下游領域的應用。
針對這一問題，港大和字節跳動商業化團隊的研究人員提出了一種新范式Groma——
通過區域性圖像編碼來提升多模態大模型的感知定位能力。
在融入定位后，Groma可以將文本內容和圖像區域直接關聯起來，從而顯著提升對話的交互性和指向性。
核心思路如何賦予多模態大模型定位物體的能力，乃至于將文字內容和圖像區域關聯起來，做到“言之有物”，是當前一大研究熱點。
常見的做法是微調大語言模型使其直接輸出物體坐標。然而這種方法卻有著諸多限制：
1、在文本上預訓練的大語言模型本身不具備空間理解能力，僅依靠少量數據微調很難精準定位物體。
2、定位任務對輸入圖像的分辨率有較高要求，但提高分辨率會顯著增加多模態大模型的計算量。
3、大語言模型的輸出形式不適合

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文章來源：量子位
作者微信：QbitAI
作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關注科技行業新突破