DeepSeek新作Janus：解耦视觉编码，引领多模态理解与生成统一新范式
DeepSeek新作Janus：解耦视觉编码，引领多模态理解与生成统一新范式我们提出了 Janus，一种基于自回归的多模态理解与生成统一模型。
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3396 点击 2024-10-22 14:35
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我们提出了 Janus，一种基于自回归的多模态理解与生成统一模型。
LLM依然不会规划，LRM可以吗？ OpenAI声称，草莓o1已经突破了自回归LLM常规限制，成为一种新型的「大推理模型」（LRM）。
自回归训练方式已经成为了大语言模型（LLMs）训练的标准模式， 今天介绍一篇来自阿联酋世界第一所人工智能大学MBZUAI的VILA实验室和CMU计算机系合作的论文，题为《FBI-LLM: Scaling Up Fully Binarized LLMs from Scratch via Autoregressive Distillation》
华盛顿大学和Allen AI最近发表的论文提出了一种新颖有趣的数据合成方法。他们发现，充分利用LLM的自回归特性，可以引导模型自动生成高质量的指令微调数据。
自回归解码已经成为了大语言模型（LLMs）的事实标准，大语言模型每次前向计算需要访问它全部的参数，但只能得到一个token，导致其生成昂贵且缓慢。
只需Image Tokenizer，Llama也能做图像生成了，而且效果超过了扩散模型。
超越扩散模型！自回归范式在图像生成领域再次被验证——
何恺明入职MIT副教授后，首次带队的新作来了！
当前主流的视觉语言模型（VLM）主要基于大语言模型（LLM）进一步微调。因此需要通过各种方式将图像映射到 LLM 的嵌入空间，然后使用自回归方式根据图像 token 预测答案。
前几天，普林斯顿大学联合Meta在arXiv上发表了他们最新的研究成果——Lory模型，论文提出构建完全可微的MoE模型，是一种预训练自回归语言模型的新方法。