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拋棄視覺編碼器,這個「原生版」多模態大模型也能媲美主流方法

AIGC動態1年前 (2024)發布 機器之心
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拋棄視覺編碼器,這個「原生版」多模態大模型也能媲美主流方法

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原標題:拋棄視覺編碼器,這個「原生版」多模態大模型也能媲美主流方法
關鍵字:模型,視覺,編碼器,語言,數據
文章來源:機器之心
內容字數:0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一作刁海文,是大連理工大學博士生,導師是盧湖川教授。目前在北京智源人工智能研究院實習,指導老師是王鑫龍博士。他的研究興趣是視覺與語言,大模型高效遷移,多模態大模型等。共同一作崔玉峰,畢業于北京航空航天大學,是北京智源人工智能研究院視覺中心算法研究員。他的研究興趣是多模態模型、生成模型和計算機視覺,主要工作有 Emu 系列。
近期,關于多模態大模型的研究如火如荼,工業界對此的投入也越來越多。國外相繼推出了炙手可熱的模型,例如 GPT-4o (OpenAI)、Gemini(Google)、Phi-3V (Microsoft)、Claude-3V(Anthropic),以及 Grok-1.5V(xAI)等。與此同時,國內的 GLM-4V(智譜 AI)、Step-1.


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