
万亿token!史上最大多模态数据集诞生
万亿token!史上最大多模态数据集诞生开源多模态大模型或将开始腾飞。
开源多模态大模型或将开始腾飞。
随着人工智能技术的快速发展,能够处理多种模态信息的多模态大模型(LMMs)逐渐成为研究的热点。通过整合不同模态的信息,LMMs 展现出一定的推理和理解能力,在诸如视觉问答、图像生成、跨模态检索等任务中表现出色。
多模态大模型(Multimodal Large Language Models,MLLMs)在不同的任务中表现出了令人印象深刻的能力,尽管如此,这些模型在检测任务中的潜力仍被低估。
近期,关于多模态大模型的研究如火如荼,工业界对此的投入也越来越多。
在今天揭幕的 2024 世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议(简称“WAIC 2024”)上,阶跃星辰首发了三款 Step 系列通用大模型新品:Step-2 万亿参数语言大模型正式版、Step-1.5V 多模态大模型、Step-1X 图像生成大模型。
在 2024 年世界人工智能大会的现场,很多人在一个展台前排队,只为让 AI 大模型给自己在天庭「安排」一个差事。
GPT-4o或许还得等到今年秋季才对外开放。不过,由法国8人团队打造的原生多模态Moshi,已经实现了接近GPT-4o的水平,现场演示几乎0延迟,AI大佬纷纷转发。
国产多模态大模型的头号交椅,再次易主
Claude 3.5 Sonnet的图表推理能力,比GPT-4o高出了27.8%。 针对多模态大模型在图表任务上的表现,陈丹琦团队提出了新的测试基准。 新Benchmark比以往更有区分度,也让一众传统测试中的高分模型暴露出了真实能力。
在当今的多模态大模型的发展中,模型的性能和训练数据的质量关系十分紧密,可以说是 “数据赋予了模型的绝大多数能力”。