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LeCun謝賽寧首發全新視覺多模態模型,等效1000張A100干翻GPT-4V

AIGC動態1年前 (2024)發布 新智元
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LeCun謝賽寧首發全新視覺多模態模型,等效1000張A100干翻GPT-4V

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原標題:LeCun謝賽寧首發全新視覺多模態模型,等效1000張A100干翻GPT-4V
關鍵字:視覺,模型,基準,數據,表征
文章來源:新智元
內容字數:0字

內容摘要:


新智元報道編輯:編輯部
【新智元導讀】近日,LeCun和謝賽寧等大佬,共同提出了這一種全新的SOTA MLLM——Cambrian-1。開創了以視覺為中心的方法來設計多模態模型,同時全面開源了模型權重、代碼、數據集,以及詳細的指令微調和評估方法。在寒武紀大爆發中,視覺的出現對于早期動物至關重要。
捕食、避險、引導進化, 穿越時間,組成了多彩的世界。
大多數人類知識,也都是通過視覺、聽覺、觸覺、味覺和嗅覺等感官體驗,以及與物理世界的交互所獲得。
對應到大模型的學習,雖然更大的規模可以增強多模態的能力,但視覺方面的研究和設計似乎沒有跟上。
另一方面,過度依賴語言,則可能會成為多模態學習研究的瓶頸。
近日,LeCun和謝賽寧團隊推出了Cambrian-1,一項采用以視覺為中心的方法設計多模態大語言模型(MLLM)的研究,同時全面開源了模型權重、代碼、數據集,以及詳細的指令微調和評估方法。
論文地址:https://arxiv.org/abs/2406.16860
開源代碼:https://github.com/cambrian-mllm/cambrian
Cambrian-1使用MLLM指


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文章來源:新智元
作者微信:AI_era
作者簡介:智能+中國主平臺,致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展,關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響,領航中國新智能時代。

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