浙江大學(xué)發(fā)布全能多模態(tài)大模型OmniBind，刷榜13大benchmark

AIGC動(dòng)態(tài)歡迎閱讀

原標(biāo)題：浙江大學(xué)發(fā)布全能多模態(tài)大模型OmniBind，刷榜13大benchmark
關(guān)鍵字：模型,圖像,音頻,文本,任務(wù)
文章來源：夕小瑤科技說
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：0字

內(nèi)容摘要：

夕小瑤科技說原創(chuàng)作者 | Richard在人工智能快速發(fā)展的今天，多模態(tài)大模型成為了研究的熱點(diǎn)。近日，浙江大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)在這一領(lǐng)域取得了重大突破，發(fā)布了名為OmniBind的全能多模態(tài)大模型。這個(gè)模型不僅支持3D、音頻、圖像和文本等多種模態(tài)的輸入，還在13個(gè)主要評(píng)測基準(zhǔn)上取得了領(lǐng)先成績，展現(xiàn)出了強(qiáng)大的綜合能力。
OmniBind的創(chuàng)新之處在于它采用了”空間綁定”的方法，巧妙地整合了14個(gè)現(xiàn)有的專業(yè)模型的知識(shí)，使得模型參數(shù)規(guī)模達(dá)到了70億到300億不等。研究團(tuán)隊(duì)還設(shè)計(jì)了獨(dú)特的權(quán)重路由策略，有效地融合了不同來源的知識(shí)。這種方法不僅大大提高了模型的性能，還極大地降低了訓(xùn)練成本。
值得注意的是，OmniBind展現(xiàn)出了多項(xiàng)新穎的應(yīng)用可能，包括跨模態(tài)檢索、目標(biāo)定位和音頻分離等。這些成果為多模態(tài)人工智能的未來發(fā)展開辟了新的方向，也為各種實(shí)際應(yīng)用提供了可能性。
接下來，讓我們一起深入了解這個(gè)突破性的研究，看看OmniBind是如何改變多模態(tài)大模型領(lǐng)域的格局的吧。
論文標(biāo)題：OmniBind: Large-scale Omni Multimodal Representation via Bindin

原文鏈接：浙江大學(xué)發(fā)布全能多模態(tài)大模型OmniBind，刷榜13大benchmark