多模态版Llama2上线，Meta发布AnyMAL一个统一的模型，可以对不同模态输入内容（文本、图像、视频、音频、IMU 运动传感器数据）实现理解，并生成文本响应，技术基...
多模态版Llama2上线，Meta发布AnyMAL
一个统一的模型，可以对不同模态输入内容（文本、图像、视频、音频、IMU 运动传感器数据）实现理解，并生成文本响应，技术基于 Llama 2，来自 Meta。
昨天，多模态大模型 AnyMAL 的研究吸引了 AI 研究社区的关注。
大型语言模型（LLM）以其巨大的规模和复杂性而闻名，它极大地增强了机器理解和表达人类语言的能力。LLM 的进步使视觉语言领域有了显著进步，弥合了图像编码器和 LLM 之间的差距，将它们的推理能力结合起来。先前的多模态 LLM 研究集中在结合文本和另一种模态的模型上，如文本和图像模型，或者集中在非开源的专有语言模型上。
如果有能够实现多模态的更好方法，将各种模态能够嵌入在 LLM 中使用，会给我们带来不一样的体验吗？
输出示例
为解决这个问题，来自 Meta 的研究人员近日推出了 AnyMAL（Any-Modality Augmented Language Model）。这是一个经过训练的多模态编码器集合，可将来自各种模态（包括图像、视频、音频和 IMU 运动传感器数据）的数据转换到 LLM 的文本嵌入空间。
论文地址：huggingface.co/papers/2309.16058
据介绍，该研究的主要贡献如下：网页链接
版权声明： 发表于 2023-10-01 8:12:30。
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