DeepSeek等团队新作JanusFlow: 1.3B大模型统一视觉理解和生成
DeepSeek等团队新作JanusFlow: 1.3B大模型统一视觉理解和生成在多模态AI领域，基于预训练视觉编码器与MLLM的方法（如LLaVA系列）在视觉理解任务上展现出卓越性能。
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8987 点击 2024-11-22 15:54
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在多模态AI领域，基于预训练视觉编码器与MLLM的方法（如LLaVA系列）在视觉理解任务上展现出卓越性能。
MME-Finance 是一个专为金融领域设计的多模态基准测试，由同花顺财经旗下的 HiThink 研究团队联合多家高校共同开发，旨在评估和提升多模态大型语言模型（MLLMs）在金融领域的专业理解和推理能力。
Ferret-UI 2 是苹果研究团队最新发表的一款先进的多模态大型语言模型（MLLM），旨在实现跨多个平台的通用用户界面（UI）理解。
PUMA（emPowering Unified MLLM with Multi-grAnular visual generation）是一项创新的多模态大型语言模型（MLLM），由商汤科技联合来自香港中文大学、港大和清华大学的研究人员共同开发。它通过统一的框架处理和生成多粒度的视觉表示，巧妙地平衡了视觉生成任务中的多样性与可控性。
多模态大语言模型（MLLM）如今已是大势所趋。 过去的一年中，闭源阵营的GPT-4o、GPT-4V、Gemini-1.5和Claude-3.5等模型引领了时代。
视觉数据的种类极其多样，囊括像素级别的图标到数小时的视频。现有的多模态大语言模型（MLLM）通常将视觉输入进行分辨率的标准化或进行动态切分等操作，以便视觉编码器处理。然而，这些方法对多模态理解并不理想，在处理不同长度的视觉输入时效率较低。
扩展多模态大语言模型（MLLMs）的长上下文能力对于视频理解、高分辨率图像理解以及多模态智能体至关重要。这涉及一系列系统性的优化，包括模型架构、数据构建和训练策略，尤其要解决诸如随着图像增多性能下降以及高计算成本等挑战。
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大语言模型 (LLM) 经历了重大的演变，最近，我们也目睹了多模态大语言模型 (MLLM) 的蓬勃发展，它们表现出令人惊讶的多模态能力。 特别是，GPT-4o 的出现显著推动了 MLLM 领域的发展。然而，与这些模型相对应的开源模型却明显不足。开源社区迫切需要进一步促进该领域的发展，这一点怎么强调也不为过。
多模态大语言模型 (Multimodal Large Language Moodel, MLLM) 以其强大的语言理解能力和生成能力，在各个领域取得了巨大成功。