多模態(tài)大模型: 盤點&Highlights part2——Qwen-VL系列
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講座預(yù)告11月1日上午10點,南開大學(xué)在讀博士李森茂,將以《基于擴散模型編碼器模塊的推理加速》為主題進行直播講解,歡迎掃名~導(dǎo)讀Hi大家好,我叫延捷,是一名計算機視覺算法工程師,也是叉燒的老朋友了。我們計劃發(fā)布一系列關(guān)于多模態(tài)大模型的文章,幫助大家快速、精準地了解多模態(tài)大模型的前世今生,并且深入各個多模態(tài)大模型領(lǐng)域優(yōu)秀的工作,希望能給大家一個脈絡(luò)性的盤點,一起學(xué)習(xí),共同進步。01Introduction本期會詳細介紹一下另外一個在多模態(tài)大模型領(lǐng)域相當(dāng)優(yōu)秀的工作Qwen-VL,同時Qwen2-VL的技術(shù)報告在8月29號剛剛發(fā)布,也會跟大家同步介紹這個最新的工作。同樣地我并不會過多列舉一些不必要的論文細節(jié)和指標(biāo),而是會著重講述:
“心路歷程”:一個系列工作逐步發(fā)展的路徑,作者是如何根據(jù)當(dāng)前工作的缺點一步步優(yōu)化的,并且會總結(jié)出每篇工作的highlight,在精而不在多;
“數(shù)據(jù)細節(jié)”:各個工作中對數(shù)據(jù)處理的細節(jié),包括但不限于數(shù)據(jù)的收集,采樣時的分布,如何清洗/重建noisy數(shù)據(jù),如何進行數(shù)據(jù)預(yù)處理,視頻抽樣的方案等,這些對算法工程師來說是同樣重要的一環(huán);
“前人肩膀”:各個工作中隱藏著一
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