ViT-22B被取代了！商湯開源60億視覺參數大模型InternVL刷爆多模態榜單！

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原標題：ViT-22B被取代了！商湯開源60億視覺參數大模型InternVL刷爆多模態榜單！
關鍵字：視覺,報告,模型,語言,圖像
文章來源：算法邦
內容字數：7130字

內容摘要：

論文鏈接：
https://arxiv.org/abs/2312.14238開源代碼：
https://github.com/OpenGVLab/InternVL01引言大型語言模型（LLMs）在開放世界語言任務中展現出令人印象深刻的能力，極大地推動了人工通用智能（AGI）系統的發展。它們的模型規模和性能仍在快速增長。利用LLMs的視覺大型語言模型（VLLMs）也取得了重大突破，實現了復雜的視覺-語言對話和互動。然而，與LLMs的快速增長相比，視覺和視覺-語言基礎模型的進展滯后。
為了將視覺模型與語言模型（LLMs）進行聯系，現有的視覺語言聯合模型（VLLMs）常常采用輕量級的“粘合”層，例如QFormer或線性投影，來對齊視覺和語言模型的特征。然而，這種對齊存在以下幾個局限性：（1）參數規模的不一致。LLMs的參數規模已經達到1000億，而廣泛使用的VLLMs的視覺編碼器仍在10億左右。這種差距可能導致LLMs的能力被低估。（2）表示的不一致。在純視覺數據上訓練的視覺模型或與BERT系列對齊的模型往往與LLMs存在表示上的不一致。（3）連接效率低下。粘合層通常是輕量級的和隨機初始化的

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作者簡介：「算法邦」，隸屬于智猩猩，關注大模型、生成式AI、計算機視覺三大領域的研究與開發，提供技術文章、講座、在線研討會。