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原標題：規模小、效率高：DeepMind推出多模態解決方案Mirasol 3B

關鍵字：視頻,模型,音頻,組件,表征

文章來源：機器之心

內容字數：3607字

內容摘要：機器之心報道機器之心編輯部性能優于規模更大的模型。多模態學習面臨的主要挑戰之一是需要融合文本、音頻、視頻等異構的模態，多模態模型需要組合不同來源的信號。然而，這些模態具有不同的特征，很難通過單一模型來組合。例如，視頻和文本具有不同的采樣率。最近，來自 Google DeepMind 的研究團隊將多模態模型解耦成多個的、專門的自回歸模型，根據各種模態的特征來處理輸入。具體來說，該研究提出了多模態模型 Mirasol3B。Mirasol3B 由時間同步模態（音頻和視頻）自回歸組件，以及用于上下文模態的自回歸組件組成。這些模態不一定在時間上對齊，但是按順序排列的。論文地址：https://arxiv.org/abs/2311.05698Mirasol3B 在多模態基準測試中達到了 SOTA 水平，優于規模更大的模型。通過學習更緊湊的表征，控制音頻 – 視頻特征表征的序列長度，并根據時間對應關…

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作者微信：almosthuman2014

作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺