我们对世界的体验是多模态的 —— 我们看到物体，听到声音，感觉到质地，闻到气味，尝到味道。模态是指某件事发生或经历的方式，当一个研究问题包含多个模态时，它就具有多模态的特征。为了让人工智能在理解我们周围的世界方面取得进展，它需要能够同时解释这些多模态的信号。例如，图像通常与标签和文本解释相关联，文...
在多模态情况下,建模异质性在学习表示和捕获对齐时非常有用,并且是量化多模态模型的关键子挑战。 Principle 2: Interconnection 尽管模态是异质的,但多模态研究的核心动机是模态不是独立处理的,而是经常相互关联并共享相互作用的互补信息。这些互连至少有两个方面:模态连接和模态交互。首先,情态连接描述了情态通常是如何...
通过高效的模态编码器,多模态大模型能够在各种复杂的任务中展现出更加强大和灵活的能力。 4. Input Projector 输入投影器 输入投影器(Input Projector, IP)是多模态大模型中的一种关键组件,它的主要作用是将不同模态的编码特征投影到一个共同的特征空间,以便这些特征可以被模型的其他部分,如大型语言模型(LLM Backbone...
多模态融合(Multimodal Fusion)是指结合来自不同模态(如视觉、听觉、文本等)的数据,以提升信息处理和理解能力的技术方法。多模态数据通常具有不同的物理性质和信息特征,通过融合这些多模态信息,可以获得更全面和准确的理解。这种融合过程可以发生在数据层、特征层和决策层: ...
多模态大语言模型(MLLM)是近年来一个新兴的研究热点,它利用强大的大语言模型(LLM)作为大脑进行多模态研究。MLLM令人惊讶的涌现能力,比如基于图像写故事和无ocr的数学推理,在传统方法中是罕见的,这表明了一条通往人工通用智能的潜在道路。本文旨在对MLLM的最新研究进展进行跟踪和总结。首先,论文提出了MLLM的公式,并...
多模态是指多种感官信息在一起协同作用的状态。在科技领域，多模态正在被广泛应用，从智能家居到虚拟现实，从自动驾驶汽车到语音助手，多模态技术正在不断拓展各个领域的应用，为人们带来更轻松、更高效、更便捷的生活和工作体验。多模态在智能家居方面：多模态技术可以将不同形式的感官信息整合起来进行智能化控制。通过...
多模态是指通过多种不同的感知通道来获取和表达信息。通常，多模态包含两个或者两个以上不同形式的模态...
多模态深度学习是指通过使用多种感知数据进行训练和推理的深度学习方法。这些感知数据可以来自于不同的传感器，例如图像、音频、视频等等。多模态深度学习通过融合不同模态的数据来提取特征和进行决策，从而实现更加全面和准确的分析和预测。二、多模态深度学习的方法 融合方法 在多模态深度学习中，最常用的方法是将不同...
多模态模型是一种能够处理多种类型数据的人工智能模型。通过结合不同类型的数据，多模态模型能够提供更全面、更准确的信息。这种模型的应用非常广泛，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别和生成等多个领域。探索AI多模态模型：理解并应用这些先进技术 在人工智能（AI）领域，多模态模型是一种新兴的技术，它结合了...