直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

多模态大模型

回答

Google 的多模态大模型叫 Gemini,是由 Google DeepMind 团队开发的。它不仅支持文本、图片等提示,还支持视频、音频和代码提示,能够理解和处理几乎任何输入,结合不同类型的信息,并生成几乎任何输出,被称为 Google 迄今为止最强大、最全面的模型,从设计之初就支持多模态,能够处理语言、视觉、听觉等不同形式的数据。

以下是 26 个多模态大模型的部分介绍:

  • X-LLM 陈等人扩展到包括音频在内的各种模式,并表现出强大的可扩展性。利用 Q-Former 的语言可迁移性,X-LLM 成功应用于汉藏语境。
  • VideoChat 开创了一种高效的以聊天为中心的 MM-LLM 用于视频理解对话,为该领域的未来研究制定标准,并为学术界和工业界提供协议。
  • InstructBLIP 基于预训练的 BLIP-2 模型进行训练,在 MM IT 期间仅更新 Q-Former。通过引入指令感知的视觉特征提取和相应的指令,该模型使得能够提取灵活多样的特征。
  • PandaGPT 是一种开创性的通用模型,能够理解 6 不同模式的指令并根据指令采取行动:文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位。
  • PaLI-X 使用混合 VL 目标和单峰目标进行训练,包括前缀完成和屏蔽令牌完成。事实证明,这种方法对于下游任务结果和在微调设置中实现帕累托前沿都是有效的。
  • Video-LLaMA 张引入了多分支跨模式 PT 框架,使 LLMs 能够在与人类对话的同时同时处理给定视频的视觉和音频内容。该框架使视觉与语言以及音频与语言保持一致。

随着 ChatGPT 的蓬勃发展,大型模型正深刻地影响着各个行业。多模态技术作为行业前沿突飞猛进,呈现出一统计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)的势头。有一款基于多模态大型模型的应用能够迅速解释现实世界,将手机置于车载摄像机位置,能实时分析当前地区今年新春的最新流行趋势。该应用后端采用 llama.cpp 挂载 LLaVA 模型,为应用提供推理服务。同时,部署了一个 Flask 应用用于数据前处理和后处理,提供 Stream 流服务。前端页面采用 HTML5,用于采集画面和用户输入,整体设计以简单高效为主。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

问:Google 的多模态大模型叫什么?

Google的人工智能多模态大模型叫Gemini。具体介绍如下:- Gemini是Google DeepMind团队开发的多模态模型,不仅支持文本、图片等提示,还支持视频、音频和代码提示。- Gemini能够理解和处理几乎任何输入,结合不同类型的信息,并生成几乎任何输出。- Gemini被称为Google迄今为止最强大、最全面的模型。- Gemini被描述为一种"原生多模态大模型",从设计之初就支持多模态,能够处理语言、视觉、听觉等不同形式的数据。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

多模态大模型入门指南-长文慎入【持续更新】

(6)X-LLM陈等人扩展到包括音频在内的各种模式,并表现出强大的可扩展性。利用Q-Former的语言可迁移性,X-LLM成功应用于汉藏语境。(7)VideoChat开创了一种高效的以聊天为中心的MM-LLM用于视频理解对话,为该领域的未来研究制定标准,并为学术界和工业界提供协议。(8)InstructBLIP基于预训练的BLIP-2模型进行训练,在MM IT期间仅更新Q-Former。通过引入指令感知的视觉特征提取和相应的指令,该模型使得能够提取灵活多样的特征。(9)PandaGPT是一种开创性的通用模型,能够理解6不同模式的指令并根据指令采取行动:文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位。(10)PaLI-X使用混合VL目标和单峰目标进行训练,包括前缀完成和屏蔽令牌完成。事实证明,这种方法对于下游任务结果和在微调设置中实现帕累托前沿都是有效的。(11)Video-LLaMA张引入了多分支跨模式PT框架,使LLMs能够在与人类对话的同时同时处理给定视频的视觉和音频内容。该框架使视觉与语言以及音频与语言保持一致。

基于多模态大模型给现实世界加一本说明书

随着ChatGPT()的蓬勃发展,大型模型正深刻地影响着各个行业,技术的飞速发展让人感觉仿佛“度日如年”(每天涌现的新技术数量甚至超过过去一年)。在这个快速发展的潮流中,多模态技术作为行业的前沿更是突飞猛进,呈现出一统计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)的势头。本文介绍了一款能够迅速解释现实世界的应用,它基于多模态大型模型,为现实世界提供了一本实时说明书。将手机置于车载摄像机位置,该应用能够实时分析当前地区今年新春的最新流行趋势。不仅展示了多模态技术的强大之处,还为我们提供了对真实世界的深入解释。这是快速在手机上利用多模态技术的方式之一,「近距离地感受一下大模型对传统APP开发的降维打击」。在这种架构中,后端采用llama.cpp挂载LLaVA模型,为应用提供推理服务。同时,部署了一个Flask应用用于数据前处理和后处理,提供Stream流服务。前端页面采用HTML5,用于采集画面和用户输入,整体设计以简单高效为主打。

其他人在问
多模态大模型
以下是关于多模态大模型的相关信息: Google 的多模态大模型叫 Gemini,是由 Google DeepMind 团队开发的。它不仅支持文本、图片等提示,还支持视频、音频和代码提示,能够理解和处理几乎任何输入,结合不同类型的信息,并生成几乎任何输出,被称为 Google 迄今为止最强大、最全面的模型,从设计之初就支持多模态,能够处理语言、视觉、听觉等不同形式的数据。 多模态大模型(MLLM)是一种在统一的框架下,集成了多种不同类型数据处理能力的深度学习模型,这些数据可以包括文本、图像、音频和视频等。通过整合这些多样化的数据,MLLM 能够更全面地理解和解释现实世界中的复杂信息,在面对复杂任务时表现出更高的准确性和鲁棒性。其典型架构包括一个编码器、一个连接器和一个 LLM,还可选择性地在 LLM 上附加一个生成器,以生成除文本之外的更多模态。连接器大致可分为基于投影的、基于查询的和基于融合的三类。 有基于多模态大模型给现实世界加一本说明书的应用,例如将手机置于车载摄像机位置,能够实时分析当前地区今年新春的最新流行趋势。在这种架构中,后端采用 llama.cpp 挂载 LLaVA 模型,为应用提供推理服务。同时,部署了一个 Flask 应用用于数据前处理和后处理,提供 Stream 流服务。前端页面采用 HTML5,用于采集画面和用户输入,整体设计以简单高效为主。下载模型 ggml_llavav1.513b,这里选择是 13b 4bit 的模型。BakLLaVA 推理速度更快,但对中文的支持较差,7b 的模型在语义理解方面普遍存在不足,特别是在需要规范数据格式进行交互的场合。对于 function call 和 action 操作,极度依赖模型的 AGI 能力。
2024-11-18
clip模型能应用与跨模态检索
CLIP 模型能应用于跨模态检索。以下是关于 CLIP 模型的一些详细信息: 对比语言图像预训练(CLIP)通过将图像和文本转换成固定大小的向量,使它们在一个共同的嵌入空间中对齐来训练模型,对于多模态信息检索和相关任务非常重要。 在 Stable Diffusion 中,CLIP 模型作为文生图模型的文本编码模块,决定了语义信息的优良程度,影响图片生成的多样性和可控性。它包含 Text Encoder 和 Image Encoder 两个模型,分别用于提取文本和图像的特征,可灵活切换,且具有强大的 zeroshot 分类能力。其庞大的图片与标签文本数据的预训练赋予了其强大的能力,把自然语言领域的抽象概念带到了计算机视觉领域。 自 2021 年以来,多模态模型成为热门议题,CLIP 作为开创性的视觉语言模型,将 Transformer 架构与视觉元素相结合,便于在大量文本和图像数据集上进行训练,可在多模态生成框架内充当图像编码器。 为解决 CLIP 模型在仅文本任务中表现不如专门用于文本的模型,导致信息检索系统处理仅文本和多模态任务时效率低下的问题,已提出新颖的多任务对比训练方法训练相关模型,使其在文本图像和文本文本检索任务中达到最先进性能。
2024-10-31
多模态AI是什么,和深度学习的关系
多模态 AI 是指能够处理和生成多种数据类型(如文本、图像、音频、视频等)交互的人工智能技术,从而能够提供更接近人类感知的场景。 多模态 AI 与深度学习有着密切的关系。在深度学习时期,深度神经网络等技术的发展为多模态 AI 提供了基础。当前,多模态 AI 是 AI 领域的前沿技术之一。 多模态 AI 具有以下特点和应用: 1. 能够无缝地处理和生成多种音频或视觉格式的内容,将交互扩展到超越语言的领域。 2. 像 GPT4、Character.AI 和 Meta 的 ImageBind 等模型已经能够处理和生成图像、音频等模态,但能力还比较基础,不过进展迅速。 3. 多模态模型可以为消费者提供更加引人入胜、连贯和全面的体验,使用户能够超越聊天界面进行互动。 4. 多模态与工具使用密切相关,能够使用设计给人类使用但没有自定义集成的工具。 5. 从长远来看,多模态(特别是与计算机视觉的集成)可以通过机器人、自动驾驶车辆等应用程序,将大语言模型扩展到物理现实中。
2024-10-28
使用多模态提取图片中的表格信息
以下是关于多模态提取图片中表格信息的相关内容: 在多模态任务和评测方法方面,有以下任务及相关信息: |任务名称|简称|数据集名称|数据集大小|指标计算| |||||| |Video Action Recognition|VAR|UCF101|101 类共 13K 个视频片段|Accuracy| |||HMDB51|51 类共 7K 个视频片段|Accuracy| |||Moments in Time|339 类共 1M 个视频片段|Accuracy| |||Kinetics400|400 类且每类 400 个视频片段|Accuracy| |||Kinetics600|600 类且每类 600 个视频片段|Accuracy| |||Kinetics700|700 类且每类 700 个视频片段|Accuracy| |Image Text Retrival|Retrival 任务|Flickr30K|31K 张图片,155K 文字描述|R@1| |||MSCOCO|113K 张图片,567K 文字描述|R@1| |Image Caption|Caption 任务|Visual Genome|108K 图片,5.41M 文字描述|CIDEr| |||CC3M|3.01M 对图片和文字描述|CIDEr| |||SBU|867K 对图片和文字描述|CIDEr| |||LAION400M|400M 图片|CIDEr| |Visual QA|VQA|VQAv2|265K 张图片|Accuracy| |||VisDial|130K 图片|Accuracy| Gemini 模型本身是多模态的,展示了无缝结合跨模态能力,例如从表格、图表或图形中提取信息和空间布局,以及语言模型的强大推理能力。 GPT4V 在视觉编码能力方面,图 46 进一步展示了其将输入图像中的表格重构为 MarkDown/LaTex 代码。
2024-09-20
多模态搜索工具
以下是为您介绍的多模态搜索工具: 推荐的 AI 搜索引擎: 秘塔 AI 搜索:由秘塔科技开发,具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能,提升用户搜索效率和体验。 Perplexity:聊天机器人式搜索引擎,允许自然语言提问,用生成式 AI 技术收集信息并给出答案。 360AI 搜索:360 公司推出,通过 AI 分析问题生成答案,支持增强模式和智能排序。 天工 AI 搜索:昆仑万维推出,采用生成式搜索技术,支持自然语言交互和深度追问,未来支持图像、语音等多模态搜索。 Flowith:创新的 AI 交互式搜索和对话工具,基于节点式交互,支持多种 AI 模型和图像生成技术,有插件系统和社区功能。 Devv:面向程序员的 AI 搜索引擎,提供编程等领域专业建议和指导。 Phind:专为开发者设计,利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案,擅长处理编程和技术问题。 关于提升 AI 搜索准确度和多模态检索: 提升准确度的方法:通过提示词请求大模型以思维导图形式输出答案,通过提示词请求大模型做 Function Calling 判断使用的 Agents。提示词工程是系统学科,需大量调试设计适合业务的提示词。 多模态检索:是提升信息密度的重要措施,随着 5G 发展,互联网信息多元化,图片/视频/音频比重增大。多模态检索要获取不同形式信息聚合参考,实现困难,涉及海量信息源处理和识别,现阶段可基于谷歌搜索,先使用其图片/视频检索 API 拿到匹配内容,再通过 OCR 图片识别/音视频转录等方法获取文本内容。 ThinkAny 的相关情况: 冷启动:未提及具体冷启动方式。 产品特性: 部署方案:当前线上服务采用 Vercel + Supabase 的云平台部署,后续将迁移至基于 AWS 搭建的 K8S 集群,以提升服务稳定性和动态扩容表现。 功能创新:支持 Search / Chat / Summarize 三种模式,对应检索问答/大模型对话/网页摘要三种使用场景;集成包括 Llama 3 70B / Claude 3 Opus / GPT4 Turbo 在内的 10+大语言模型;支持检索链接/图片/视频等模态内容;支持以对话/大纲/思维导图/时间线等形式输出搜索问答内容;支持检索 Google / Wikipedia / Github 等信息源的内容,作为搜索问答的挂载上下文。此外,还开源了一个 API 项目 ragsearch,实现联网检索功能,并对检索结果进行重排和获取详情内容,得到准确度不错的检索结果。
2024-09-02
目前有哪些模型有多模态功能
目前具有多模态功能的模型主要有以下几种: 1. GPT4:能够处理和生成图像、音频等多种模态,但这方面能力还处于基础阶段。 2. Character.AI:具备多模态处理和生成能力。 3. Meta 的 ImageBind:可以处理和生成多种模态。 4. 智谱·AI 推出的多模态模型: Visualglm6B:开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于 ChatGLM6B,具有 62 亿参数;图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁,整体模型共 78 亿参数。 RDM:Relay Diffusion Model,级联扩散模型,可以从任意给定分辨率的图像快速生成,而无需从白噪声生成。 CogAgent18B:基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型,拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数,支持 11201120 分辨率的图像理解,在 CogVLM 功能的基础上,具备 GUI 图像的 Agent 能力。 CogVLM17B:强大的开源视觉语言模型(VLM),基于对视觉和语言信息之间融合的理解,能实现视觉语言特征的深度融合,是目前多模态权威学术榜单上综合成绩第一的模型,在 14 个数据集上取得了 stateoftheart 或者第二名的成绩。
2024-09-01
你认为目前最好用的大模型有哪些?
目前最好用的大模型包括: 1. OpenAI 的 GPT4:是最先进和广泛使用的大型语言模型之一,在多种任务上表现卓越,如文本生成、理解、翻译及各种专业和创意写作任务,能通过大量数据学习理解和生成人类语言,处理复杂问题和理解上下文能力出色。 2. Anthropic 公司的 Claude 3。 3. 谷歌的 Gemini。 4. 百度的文心一言。 5. 阿里巴巴的通义大模型。 大型模型主要分为两类: 1. 大型语言模型:专注于处理和生成文本信息。 2. 大型多模态模型:能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。 大型多模态模型与大型语言模型的不同点: 1. 处理的信息类型不同:大型语言模型专注于文本,大型多模态模型能处理多种类型信息。 2. 应用场景不同:大型语言模型主要用于自然语言处理任务,大型多模态模型应用领域更广泛。 3. 数据需求不同:大型语言模型依赖大量文本数据训练,大型多模态模型需要多种类型数据训练。 此外,如果想了解国内的大模型效果,可以参考第三方基准评测报告: 。需注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-19
能生成sql语句的ai模型或工具,能提供api调用的
以下是一些能生成 SQL 语句并提供 API 调用的 AI 模型或工具的相关信息: OpenAI 的 GPT 系列模型,如 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 ,可以通过函数调用及其他 API 更新,让开发人员向模型描述函数,并让模型智能地选择输出一个包含调用这些函数所需参数的 JSON 对象。但需要注意的是,为了让 ChatGPT 返回符合要求的 JSON 格式,prompt 的定制尤为重要和复杂。 在使用代码执行来进行更精确的计算或调用外部 API 时,不能依赖模型自行准确地执行算术或长计算。可以指示模型编写和运行代码,例如将代码放入三重反引号中。生成输出后,可以提取并运行代码。同时,模型在正确使用 API 的指导下,可以编写使用 API 的代码,但需要通过提供 API 文档或代码示例进行指导。 但需要注意的是,执行模型生成的代码存在安全风险,建议在安全的沙箱环境中运行代码,避免潜在危害。
2024-11-19
图说AI大模型?
以下是关于 AI 大模型的相关内容: 一、大模型的整体架构 1. 基础层:为大模型提供硬件支撑和数据支持,例如 A100、数据服务器等。 2. 数据层:包括静态的知识库和动态的三方数据集,这里的数据层并非用于基层模型训练的数据基集,而是企业根据自身特性维护的垂域数据。 3. 模型层:包括 LLm(大语言模型,例如 GPT,一般使用 transformer 算法实现)或多模态模型(如市面上的文生图、图生图等模型,训练所用数据与 llm 不同,为图文或声音等多模态的数据集)。 4. 平台层:例如大模型的评测体系或 langchain 平台等,是模型与应用间的组成部分。 5. 表现层:也就是应用层,是用户实际看到的地方。 二、再补充一些概念 AI Agent Agent 是从年前到现在比较火的概念,被很多人认为是大模型的未来主要发展方向。中间的“智能体”其实就是 llm 或大模型,四个箭头分别是为 llm 增加的工具、记忆、行动、规划四个能力。目前行业里主要用到的是 langchain 框架,它把 llm 之间以及 llm 和工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 三、必须理解的核心概念 1. 泛化能力:指模型在未曾见过的数据上表现良好的能力,用大白话讲就是“举一反三”的能力,人类泛化能力很强,无需见过世界上每一只猫就能认识猫的概念。 2. 多模态:指多数据类型交互,能提供更接近人类感知的场景,大模型对应的模态有文本、图像、音频、视频等。 3. 对齐能力:指与人类价值观与利益目标保持一致的能力。但目前阶段,有很多提示词注入的方法能绕过各种限制,这也开辟了大模型领域黑白对抗的新战场。
2024-11-19
文生图模型性能排行
以下是一些文生图模型的性能排行相关信息: Kolors 是最近开源的文生图模型中表现出色的一个。它具有更强的中文文本编码器、高质量的文本描述、人标的高质量图片、强大的中文渲染能力以及巧妙解决高分辨率图加噪问题的 noise schedule,实测效果不错。 PIKA1.0 是一个全新的模型,文生视频和文生图的质量都有大幅度提升。在文生图方面稳定得令人惊讶,3D 和 2D 的动画效果出色。 为全面比较 Kolors 与其他模型的生成能力,构建了包含人工评估、机器评估的全面评测内容。在 KolorsPrompts 评估集中,Kolors 在整体满意度方面处于最优水平,其中画面质量显著领先其他模型。具体的平均分数如下: AdobeFirefly:整体满意度平均分 3.03,画面质量平均分 3.46,图文相关性平均分 3.84。 Stable Diffusion 3:整体满意度平均分 3.26,画面质量平均分 3.5,图文相关性平均分 4.2。 DALLE 3:整体满意度平均分 3.32,画面质量平均分 3.54,图文相关性平均分 4.22。 Midjourneyv5:整体满意度平均分 3.32,画面质量平均分 3.68,图文相关性平均分 4.02。 Playgroundv2.5:整体满意度平均分 3.37,画面质量平均分 3.73,图文相关性平均分 4.04。 Midjourneyv6:整体满意度平均分 3.58,画面质量平均分 3.92,图文相关性平均分 4.18。 Kolors:整体满意度平均分 3.59,画面质量平均分 3.99,图文相关性平均分 4.17。所有模型结果取自 2024.04 的产品版本。
2024-11-18
认为如果我是一个大学生,想要通过大模型去参加项目什么样的方向会比较好我应该做一个怎样的大模型?
对于大学生想要通过大模型参加项目,以下是一些方向和相关知识: 大模型的概念: 通俗来讲,大模型是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练和使用过程: 1. 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU 更合适,只有有资本购买大量 GPU 的才有能力训练自己的大模型。 2. 确定教材:大模型需要大量的数据量,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 3. 找老师:即选择合适的算法让大模型更好地理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导:为了让大模型更好地胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 5. 搬砖:就业指导完成后,进行如翻译、问答等工作,在大模型里称之为推导(infer)。Token 被视为模型处理和生成的文本单位,会对输入进行数字化形成词汇表。 大模型的训练: 一般训练会有 3 个步骤,每个步骤都需要资金投入。 1. 无监督学习:模型通过分析大量文本数据,学习语言的基本结构和常识,具备文本补齐能力而非直接回答问题,将人类的知识通过向量化的方法转换,从而获得基础的语言模型。 2. 清洗出好的数据。 3. 指令微调:模型被训练以理解并执行具体指令,如翻译文本,从而能够回答问题。输入内容包括 3 个部分,中间可能有分隔符。还有对齐过程,通过引入人类的评价标准和处理特定格式要求,进一步优化模型的输出以符合人类的期望。 大模型的微调: 在人工智能领域,通常会根据应用领域将大模型分为通用大模型和领域特定模型。通用大模型如 GPT4.0、GPT3.5 等,通过训练获得广泛的自然语言理解能力,但在特定领域表现可能不理想。微调是对大模型针对特定领域进行的训练过程,通过在特定领域的数据上训练模型,优化所有层的参数,提高其在该领域的专业性。从头开始训练一个具备自然语言处理能力的大模型需要大量时间和资源,小公司负担不起,微调可以在现有模型基础上更经济、高效地适应新的应用领域。
2024-11-18