
超CLIP准确率11%!伯克利港大阐明「LLM文本-视觉」对齐深层机制
超CLIP准确率11%!伯克利港大阐明「LLM文本-视觉」对齐深层机制多模态对齐模型借助对比学习在检索与生成任务中大放异彩。最新趋势是用冻结的大语言模型替换自训文本编码器,从而在长文本与大数据场景中降低算力成本。LIFT首次系统性地剖析了此范式的优势来源、数据适配性、以及关键设计选择,在组合语义理解与长文本任务上观察到大幅提升。
来自主题: AI技术研报
5797 点击 2025-07-03 11:00
多模态对齐模型借助对比学习在检索与生成任务中大放异彩。最新趋势是用冻结的大语言模型替换自训文本编码器,从而在长文本与大数据场景中降低算力成本。LIFT首次系统性地剖析了此范式的优势来源、数据适配性、以及关键设计选择,在组合语义理解与长文本任务上观察到大幅提升。
长文本任务是当下大模型研究的重点之一。在实际场景和应用中,普遍存在大量长序列(文本、语音、视频等),有些甚至长达百万级 tokens。
为了构建鲁棒的 3D 机器人操纵大模型,Lift3D 系统性地增强 2D 大规模预训练模型的隐式和显式 3D 机器人表示,并对点云数据直接编码进行 3D 模仿学习。Lift3D 在多个仿真环境和真实场景中实现了 SOTA 的操纵效果,并验证了该方法的泛化性和可扩展性。