随着大型语言模型(LLMs)的流行,出现了一个重要趋势,即使用多模态来增强 LLMs 的生成能力,从而使 LLMs 能够更好地与世界互动。然而,对于在哪个阶段以及如何结合不同的模式,目前还缺乏统一的认识。在本调查报告中,我们回顾了通过检索多模态知识来辅助和增强生成模型的方法,这些知识的格式包括图像、代码、表格、图表和...
图5.使用自定义 MLLM 从多模态数据中检索信息的 RAG 推理工作流程 这是一个示例问题,提示可以访问相关 PDF 的支持 RAG 的多模态机器人“ NVIDIA A100 和使用 3D U-Net 的 NVIDIA H100 (v2.1) 之间的性能差异是什么?” 该流程成功检索了相关图形图像,并准确解释了 NVIDIA H100 (v2.1),在 3D U-Net 基准...
基于现有的 RAG 系统，许多工作还提出了提升方法提高模型的整体质量，包括针对特定组件的方法以及针对整个管道的优化。尽管 RAG 的概念最初出现在文本生成中，其他模态和任务对检索增强生成的探索也很早就出现了。RAG 如今已在各个领域的生成任务中应用，包括代码、音频、图像、视频、3D、结构化知识和人工智能科学等等。
为了更好地理解多模态检索增强的现状和发展,我们首先定义并讨论了两个关键概念的背景:多模态学习和检索增强生成(RAG)。 2.1 多模态学习 多模态学习是指学习不同模态数据的统一表征。其目的是提取互补信息,以促进合成任务的完成。多模态生成模型应用广泛,如文本-图像生成、创意写作生成和多语言翻译。例如,图像识别任务...
本文重点介绍了四个顶级论文,这些论文展示了图像和视频搜索领域的最新进展。这些研究探索了诸如检索增强生成(RAG)、多模态方法和高级检索方法等新技术。 了解更多关于Segment Anything Model 2(SAM 2) 的内容: SAM 2 + GPT-4o— 通过视觉引导进行级联基础模型技术 — 第一部分 ...
探索检索增强生成(RAG)技术的无限可能:Vector+KG RAG、Self-RAG、多向量检索器多模态RAG集成 由于RAG 的整体思路是首先将文本切分成不同的组块,然后存储到向量数据库中。在实际使用时,将计算用户的问题和文本块的相似度,并召回 top k 的组块,然后将 top k 的组块和问题拼接生成提示词输入到大模型中,最终得到回...
多模态技术 检索增强生成（RAG）Mamba模型 一、基于现有数据下可能的分析：在人工智能领域里，这三个方向...
VisRAG:清华和面壁智能提出了多模态RAG新方法,基于视觉的多模态文档检索增强生成,专用于处理含有图表等复杂信息的多模态文档,比传统RAG提高25-39%, 视频播放量 2347、弹幕量 0、点赞数 85、投硬币枚数 29、收藏人数 193、转发人数 42, 视频作者 AIGCLINK, 作者简介 aigc
他们提出了一种基于检索增强的(Retrieval-Augmented)多模态模型RA-CM3,其包含了一个信息检索框架来从外部存储库中获取知识,具体来说,作者首先使用预训练的CLIP模型来实现一个检索器(retriever),然后使用CM3 Transformer架构来构成一个生成器(generator),其中检索器用来辅助模型从外部存储库中搜索有关于当前提示文本中的...
建议你选检索增强，这个方向目前有几个细分领域可以搞得，第一是embedding检索，目前检索还是巨大的问题，...