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原標題：太全了！蘋果上新視覺模型4M-21，搞定21種模態
關鍵字：模型,任務,數據,語義,本文
文章來源：機器之心
內容字數：0字

內容摘要：

機器之心報道
編輯：陳萍、小舟當前的多模態和多任務基礎模型，如 4M 或 UnifiedIO，顯示出有希望的結果。然而，它們接受不同輸入和執行不同任務的開箱即用能力，受到它們接受訓練的模態和任務的數量（通常很少）的限制。
基于此，來自洛桑聯邦理工學院（EPFL）和蘋果的研究者聯合開發了一個任意到任意模態單一模型，該模型在數十種高度多樣化的模態上進行訓練，并對大規模多模態數據集和文本語料庫進行協同訓練。
訓練過程中一個關鍵步驟是對各種模態執行離散 tokenization，無論它們是類似圖像的神經網絡特征圖、向量、實例分割或人體姿態等結構化數據，還是可以表征為文本的數據。論文地址：https://arxiv.org/pdf/2406.09406
論文主頁 https://4m.epfl.ch/
論文標題：4M-21: An Any-to-Any Vision Model for Tens of Tasks and Modalities
該研究展示了訓練單一模型，也能完成現有模型至少 3 倍多的任務 / 模態，并且不會損失性能。此外，該研究還實現了更細粒度和更可控的多模態生成能力。
該研究

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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