視頻、圖像、文本，只需基于下一個(gè)Token預(yù)測(cè)：智源Emu3發(fā)布，驗(yàn)證多模態(tài)模型新范式

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原標(biāo)題：視頻、圖像、文本，只需基于下一個(gè)Token預(yù)測(cè)：智源Emu3發(fā)布，驗(yàn)證多模態(tài)模型新范式
關(guān)鍵字：模型,視覺,數(shù)據(jù),圖像,視頻
文章來源：機(jī)器之心
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機(jī)器之心發(fā)布
機(jī)器之心編輯部OpenAI 前首席科學(xué)家、聯(lián)合創(chuàng)始人 Ilya Sutskever 曾在多個(gè)場(chǎng)合表達(dá)觀點(diǎn)：只要能夠非常好的預(yù)測(cè)下一個(gè) token，就能幫助人類達(dá)到通用人工智能（AGI）。
雖然，下一 token 預(yù)測(cè)已在大語言模型領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了 ChatGPT 等突破，但是在多模態(tài)模型中的適用性仍不明確，多模態(tài)任務(wù)仍然由擴(kuò)散模型（如 Stable Diffusion）和組合方法（如結(jié)合 CLIP 視覺編碼器和 LLM）所主導(dǎo)。
2024 年 10 月 21 日，智源研究院正式發(fā)布原生多模態(tài)世界模型 Emu3。該模型只基于下一個(gè) token 預(yù)測(cè)，無需擴(kuò)散模型或組合方法，即可完成文本、圖像、視頻三種模態(tài)數(shù)據(jù)的理解和生成。Emu3 在圖像生成、視頻生成、視覺語言理解等任務(wù)中超過了 SDXL 、LLaVA、OpenSora 等知名開源模型，但是無需擴(kuò)散模型、CLIP 視覺編碼器、預(yù)訓(xùn)練的 LLM 等技術(shù)，只需要預(yù)測(cè)下一個(gè) token。在圖像生成任務(wù)中，基于人類偏好評(píng)測(cè)，Emu3 優(yōu)于 SD-1.5 與 SDXL 模型。在視覺語言理解任務(wù)中，對(duì)于 12 項(xiàng)基準(zhǔn)測(cè)試的平均得分，Emu3

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