這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了大語言模型的多模態(tài)應用（多模態(tài)大語言模型的相關應用）。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。
探索大語言模型在多模態(tài)領域的相關研究思路
文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-854692.html
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多模態(tài)（multimodal）是指涉及到多種模態(tài)（如視覺、語音、文本等）的數(shù)據(jù)或信息。在計算機科學和人工智能領域中，多模態(tài)通常指將多種類型的數(shù)據(jù)或信息相結合，來解決特定的問題或任務。 以圖像識別為例，圖像可以被視為一種視覺模態(tài)，而對圖像的分類或識別就是單模
模型名稱 發(fā)布方 類型 開源類型 原始模型框架 paddle版本 模型能力 模型語言 模型參數(shù) 簡介 模型鏈接 體驗鏈接 paddle版本鏈接 項目鏈接 備注 發(fā)布日期 創(chuàng)建人 模型 星火認知大模型 科大訊飛 語言模型 未發(fā)布 暫無paddle 文生文 中文 未知 https://xinghuo.xfyun.cn/?ch=bdtg-xh-cy01bd_vid=1
知識圖譜的經典定義是結構化的語義知識庫，是用形象化的圖形式來表達出物理世界中的概念以及內部關系。 其基本組成單位是“實體－關系－實體”三元組 ，實體間通過關系相互連接形成知識結構網(wǎng)絡。而它 也是基于圖的數(shù)據(jù)結構，基本組成是“節(jié)點－邊－節(jié)點” ，從而
多模態(tài)生成， 指將一種模態(tài)轉換成另一種模態(tài)， 同時保持模態(tài)間語義一致性 。主要集中在文字生成圖片 、文字生成視頻及圖片生成文字。 多模態(tài)數(shù)據(jù)的最大挑戰(zhàn)之一就是要匯總多種模式（或視圖）中的信息，以便在過濾掉模式的冗余部分的同時，又能將補充信息考慮進來
前一篇博客已經整理了不訓練視覺模型的文章們： 基于LLMs的多模態(tài)大模型（Visual ChatGPT，PICa，MM-REACT，MAGIC） 本篇文章將介紹一些需要訓練視覺編碼器來適配多模態(tài)大模型的工作們，這也是目前最為流行的研究思路。 其實早在2021年DeepMind發(fā)表Frozen的時候就已經有了few-shot甚至
Towards artificial general intelligence via a multimodal foundation model論文 Towards artificial general intelligence via a multimodal foundation model官方代碼 The fundamental goal of artificial intelligence (AI) is to mimic the core cognitive activities of human. Despite tremendous success in the AI research, most of existing methods have only single-
目錄 前言 國內外研究現(xiàn)狀? 可見光行人目標識別? 紅外行人目標識別?
當LLMs已經擁有了極強的對話能力后，如何使其擁有視覺和語音等多模態(tài)能力是緊接而來的熱點（雖然GPT4已經有了），這個系列將不定期更新一些利用LLMs做多模態(tài)任務的文章。 直覺上，如果直接訓練一個類似chatgpt架構的多模態(tài)框架一定會消耗非常大的數(shù)據(jù)和計算量，此外如
在人工智能的快速發(fā)展中，大型語言模型（LLM）已成為推動技術進步的關鍵力量。LLM的出現(xiàn)不僅改變了我們與機器的交互方式，也為構建具有高級認知能力的自主智能體（AI Agent）提供了新的可能性。本文旨在探討基于LLM的AI Agent的架構設計，并對其在未來應用中的潛力進行展
