Публикации по теме 'multimodal-learning'


🪐 КОСМОС-1 — глаза моделей большого языка 👀
Все были впечатлены возможностями Large Language Models (LLM) , таких как ChatGPT. Некоторые люди даже считали их уже общим искусственным интеллектом, что, по меньшей мере, может быть немного надуманным. Я имею в виду, что эти модели могут понимать только текст! Но прогресс в ИИ не замедляется! С КОСМОС-1 от Microsoft Research мы входим в мир Мультимодальных моделей больших языков (MLLM) . Теперь мы можем общаться с LLM по поводу изображений! Поскольку Языковые модели — это..

Allen AI & UW предлагают Unified-IO: высокопроизводительную, независимую от задач модель для CV, NLP и…
Создание универсальной унифицированной модели, которая может решать разнообразные задачи в разных модальностях, сохраняя при этом высокую производительность, является давней задачей в сообществе исследователей машинного обучения. Традиционный подход в этом направлении — построение моделей со специализированными головками поверх общей…

Автоэнкодер Semantic Pyramid от Google и CMU знаменует собой первую успешную попытку мультимодального…
Недавняя разработка больших языковых моделей (LLM) позволяет им стать более универсальными и независимыми от конкретных задач. Принимая во внимание впечатляющую производительность LLM для захвата богатых концептуальных знаний в их лексическом встраивании, возникает интригующий вопрос: способны ли замороженные LLM решать мультимодальные задачи? Вышеупомянутый вопрос, однако, недостаточно изучен и не имеет большого успеха. Чтобы заполнить этот пробел, в новой статье SPAE: Semantic..

Новый детектор с сквозной модуляцией, созданный командой Яна Лекуна, фиксирует визуальные концепции в тексте произвольной формы
Часто говорят, что «картинка лучше тысячи слов». Однако большинство детекторов объектов, используемых в современных мультимодальных системах понимания, могут идентифицировать только фиксированный словарь объектов и атрибутов во входном изображении. Эти независимо предварительно обученные детекторы объектов представляют собой черные ящики с возможностью восприятия, ограниченной обнаруженными объектами, а не всем изображением. Более того, такие системы ограничивают любое совместное..

UNITER
Изучение совместного представления изображения и текста, которое может использовать все Мультимодальное обучение вездесуще в нашей жизни. Люди поглощают контент по-разному, будь то изображения (визуальные), текст, устные объяснения (аудио) и многие другие. Каждый из этих источников знаний известен как режим. Фактически, мы часто учимся, комбинируя эти способы, давая каждому уникальный опыт обучения. Эффект МакГурка - когда человек видит что-то говорящее (га-га), но слышит другой..