AIGC動態歡迎閱讀

原標題：8B文字多模態大模型指標逼近GPT4V，字節、華師、華科聯合提出TextSquare
關鍵字：模型,數據,文本,字節跳動,性能
文章來源：機器之心
內容字數：8514字

內容摘要：

AIxiv專欄是機器之心發布學術、技術內容的欄目。過去數年，機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容，覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室，有效促進了學術交流與傳播。如果您有優秀的工作想要分享，歡迎投稿或者聯系報道。投稿郵箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com。近期，多模態大模型 (MLLM) 在文本中心的 VQA 領域取得了顯著進展，尤其是多個閉源模型，例如：GPT4V 和 Gemini，甚至在某些方面展現了超越人類能力的表現。但是開源模型的性能還遠遠落后于閉源模型，最近許多開創性的研究，例如：MonKey、LLaVAR、TG-Doc、ShareGPT4V 等已開始關注指令微調數據不足的問題。盡管這些努力取得了顯著的效果，但仍存在一些問題，圖像描述數據和 VQA 數據屬于不同的領域，圖像內容呈現的粒度和范圍存在不一致性。此外，合成數據的規模相對較小，使得 MLLM 無法充分發揮潛力。論文標題：TextSquare: Scaling up Text-Centric Visual Instruction Tuning

原文鏈接：8B文字多模態大模型指標逼近GPT4V，字節、華師、華科聯合提出TextSquare

聯系作者

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