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原標題：全面超越ViT，美團、浙大等提出視覺任務統一架構VisionLLAMA
關鍵字：本文,模型,性能,視覺,方法
文章來源：機器之心
內容字數：16304字

內容摘要：

機器之心專欄
機器之心編輯部半年多來，Meta 開源的 LLaMA 架構在 LLM 中經受了考驗并大獲成功（訓練穩定、容易做 scaling）。
沿襲 ViT 的研究思路，我們能否借助創新性的 LLaMA 架構，真正實現語言和圖像的架構統一？
在這一命題上，最近的一項研究 VisionLLaMA 取得了進展。VisionLLaMA 在圖像生成（包含 Sora 依賴的底層的 DIT）和理解（分類、分割、檢測、自監督）等多個主流任務上相較于原 ViT 類方法提升顯著。論文標題：VisionLLaMA: A Unified LLaMA Interface for Vision Tasks
論文地址：https://arxiv.org/abs/2403.00522
代碼地址：https://github.com/Meituan-AutoML/VisionLLaMA
該研究在統一圖像和語言架構方面的嘗試，可以復用 LLM 社區在 LLaMA 上的訓練（穩定且有效的 scaling）、部署等一系列成果。
研究背景
大語言模型是當前學術界研究的熱點，其中，LLaMA 是最具影響力和代表性的工作之一，

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文章來源：機器之心
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