AIGC動態(tài)歡迎閱讀

原標(biāo)題：參數(shù)量不到10億的OctopusV3，如何媲美GPT-4V和GPT-4？
關(guān)鍵字：模型,圖像,研究者,視覺,語言
文章來源：機器之心
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：8880字

內(nèi)容摘要：

AIxiv專欄是機器之心發(fā)布學(xué)術(shù)、技術(shù)內(nèi)容的欄目。過去數(shù)年，機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內(nèi)容，覆蓋全球各大高校與企業(yè)的頂級實驗室，有效促進(jìn)了學(xué)術(shù)交流與傳播。如果您有優(yōu)秀的工作想要分享，歡迎投稿或者聯(lián)系報道。投稿郵箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com。多模態(tài) AI 系統(tǒng)的特點在于能夠處理和學(xué)習(xí)包括自然語言、視覺、音頻等各種類型的數(shù)據(jù)，從而指導(dǎo)其行為決策。近期，將視覺數(shù)據(jù)納入大型語言模型 (如 GPT-4V) 的研究取得了重要進(jìn)展，但如何有效地將圖像信息轉(zhuǎn)化為 AI 系統(tǒng)的可執(zhí)行動作仍面臨挑戰(zhàn)。
在最近的一篇論文中，研究者提出了一種專為 AI 應(yīng)用設(shè)計的多模態(tài)模型，引入了「functional token」的概念。
論文標(biāo)題：Octopus v3: Technical Report for On-device Sub-billion Multimodal AI Agent
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2404.11459.pdf
模型權(quán)重和推理代碼：https://www.nexa

原文鏈接：參數(shù)量不到10億的OctopusV3，如何媲美GPT-4V和GPT-4？

聯(lián)系作者

文章來源：機器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺