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mllm最新视觉报道_木牛流马(2024年11月全程跟踪)

内容来源：中小站长动力网所属栏目：热点更新日期：2024-11-27

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什么是多模态大型语言模型MLLM？

苹果推出能理解手机界面的AI模型苹果公司最近推出了一项名为Ferret-UI的技术，这是一种专门为移动用户界面（UI）理解而设计的多模态大型语言模型（MLLM）。MLLMs在自然语言处理领域取得了显著进展，但它们在理解和交互UI屏幕时仍存在不足。 Ferret-UI的核心在于其能够处理和推理UI屏幕上的各种元素，包括图标、文本和小部件。为了适应UI屏幕的高宽比和细节，该模型引入了“任何分辨率”功能，可以放大细节并利用增强的视觉功能。在训练过程中，Ferret-UI从广泛的UI任务中收集了大量样本，如图标识别、文本查找和小部件列表。这些示例被格式化为指令，并附有区域注释，以便模型能够精确引用和推理。为了增强模型的推理能力，Ferret-UI还编译了一个高级任务的数据集，包括详细描述、感知/交互对话和函数推理。经过对这些数据集的训练，Ferret-UI表现出色，不仅在UI屏幕理解上超越了大多数开源UI MLLMs，而且在所有基本UI任务上都超过了GPT-4V。为了评估模型的性能，作者们建立了一个包含所有这些任务的综合性基准。实验结果显示，Ferret-UI在处理各种UI任务时都表现出色，证明了其在理解和执行开放式指令方面的强大能力。

只需在图像上画几笔即可轻松编辑图像支付宝推出AI驱动的智能图像编辑系统：MagicQuill 该系统集成了多模态大语言模型 (MLLM)，实现实时意图预测，从而免去复杂的文字输入。只需简单的笔触操作，即可轻松完成复杂的图像编辑任务。而且它可以实时理解你的操作意图，预测你要编辑的行为。基于用户的操作，系统会智能生成相关提示，支持连续的编辑流程。详细介绍：只需在图像上画几笔即可轻松编辑图像支付宝... 在线体验：网页链接互联网的那点事的微博视频

多模态大模型详解：从结构到评估多模态大型语言模型（Multimodal Large Language Models，MLLM）是近年来人工智能领域的热门研究方向。它的出现基于大型语言模型（Large Language Models，LLM）和大型视觉模型（Large Vision Models，LVM）的持续突破。 𐟓š 结构解析多模态大模型的结构主要包括：输入层：接收图像、文本、音频等多种模态的数据。编码器（Encoder）：将输入数据转换为模型可以理解的内部表示。生成器（Generator）：根据编码器的输出，生成对应的响应。连接器（Comector）：负责不同模态之间的信息融合。评估方法多模态大模型的评估方法主要包括：准确性：衡量模型在各种任务上的表现。多样性：评估模型生成的响应是否多样。效率：考察模型在处理不同模态数据时的速度。幻觉问题多模态大模型的一个关键挑战是幻觉问题，即模型在处理某些输入时可能会产生不准确的结果。解决这个问题的方法包括：数据增强：通过增加训练数据的多样性来提高模型的鲁棒性。正则化：在训练过程中引入正则化项，以减少过拟合。 𐟓ˆ 详细总结多模态大模型的结构、训练、评估以及幻觉问题的解决方法，涵盖了从输入到输出的整个流程。以下是详细的总结：输入层：包括图像、文本、音频等多种模态的数据。编码器：将输入数据转换为模型可以理解的内部表示。生成器：根据编码器的输出，生成对应的响应。连接器：负责不同模态之间的信息融合。评估方法：包括准确性、多样性和效率。幻觉问题：通过数据增强和正则化来解决。通过这些详细的讲解，希望能帮助大家更好地理解多模态大模型的基本原理和应用场景。

一款开源的多模态视频理解大模型：PPLLaVA，它提供了一个统一的框架，可以同时有效处理长、短视频任务 1k上下文，性能优于LLaVA-Next-Video 8k上下文，吞吐率提高了8倍它通过解决视频冗余问题，实现了统一处理的能力，可以处理从几秒到几小时的各种长度视频支持视频内容理解和分析、视频场景描述、视频问答交互和多轮对话推理 github：网页链接「MLLM」「视频理解模型」「PPLLaVA」

小红书大模型团队的探索与实践：从 0 到 1 构建自研 RLHF 框架；在人工智能技术的快速发展中，多模态大语言模型（MLLM）以其强大的图文理解、创作、知识推理及指令遵循能力，成为了推动数字化转型的重要力量。网页链接

多模态大模型幻觉缓解新策略 𐟌Ÿ今天我们来探讨一篇八月底发表的MLLM论文，该论文从推理策略角度出发，旨在降低多模态大模型的幻觉。 𐟔姮€单来说，作者提出了一种基于“多视角和多路径”的推理方法，以减少幻觉。其中，“多视角”意味着通过不同的提示让模型从不同的角度感知图片；“多路径”则是指多次采样，选择答案token概率之和最高的答案选项。 𐟓š论文标题：Look, Compare, Decide: Alleviating Hallucination in Large Vision-Language Models via Multi-View Multi-Path Reasoning ⚙️方法：本文的方法简称MVP，是一种无需训练的推理策略。其主要思路是“多次采样推理-集成选择最合理的答案”，具体分为以下两个要素： 1️⃣多视角：通过修改提示，使模型从不同的角度感知图片。除了普通的提示，还有top-down和bottom-up两种视角对应的提示，见p2； 2️⃣多路径：每个视角都可以随机采样几次生成候选答案。有了一堆候选答案后，如何集成得到最终结果呢？这里不仅考虑了简单的投票，还引入了certainty score，用答案token处top-1 token的概率减去top-2 token的概率作为certainty score，取这个score的和最高的答案作为最终输出，见p3。 𐟒𛥮ž验效果：实验主要在POPE数据集上进行，结果显示LLaVA1.5、Qwen-VL、nstructBLIP、mPLUG-Owl2的幻觉都有所减缓，且效果优于经典方法OPERA。 𐟔通过这种方法，我们可以更有效地缓解多模态大模型的幻觉，提高模型的准确性和可靠性。

清华大学城市科学与计算研究中心开放发布基于虚幻引擎5的城市具身智能模拟环境EmbodiedCity，专为多模态大语言模型（MLLM）和由大语言模型（LLM）赋能的智能体而量身定制，基于真实城市开放场景打造3D城市环境，并进一步针对不同维度和水平的开放空间具身智能能力，构建相应的任务集和数据集，可支撑真实开放空间具身智能的多类研究任务。 #城市计算# #具身智能#

AI大模型自学指南：你真的学对了吗？嘿，想自学AI大模型的小伙伴们，你们是不是也在纠结该按什么顺序来学？别担心，我来给你们捋一捋，确保你们不走弯路！前置基础知识 𐟓š 首先，你得先搞定一些前置的基础知识。毕竟，地基打不牢，上面的建筑就建不稳。数学基础 𐟔⊧𚿦€礻㦕𐯼š了解矩阵和向量运算，这可是神经网络的基础哦！推荐一本书《线性代数及其应用》by Gilbert Strang，或者你可以在MITOpenCourseWare上找到相关课程。微积分：特别是偏导数和梯度下降，这些是优化算法的核心。可以看看《微积分:一种现代方法》by Tom M. Apostol，或者Khan Academy的微积分课程。概率与统计 𐟓ˆ 理解概率分布、期望和方差，这些在机器学习中可是大有用处。推荐《概率导论》by Dimitri P. Bertsekas和John N. Tsitsiklis，或者Coursera的概率与统计课程。微调技术 𐟔犥﹤𚎥䧥䚦•𐦙š人来说，直接进行大模型的预训练或者全量微调简直是不可能的。不过，别担心，各种参数高效微调技术让我们有机会尝试微调大模型。这里我给大家简单介绍一下几种常见的微调技术： LLM微调技术原理：这个技术让科研人员和普通开发者都有机会尝试微调大模型。你可以分七篇文章来深入理解其背后的机理。 PLM Modie MAMAdapter Adapter LoRA UniPELT 大模型参数高效微调技术原理综述：这七篇文章会详细讲解各种微调技术的原理和背景。每一篇文章都会带你深入了解一种技术，让你能够更好地掌握这些知识。总结 𐟓 方向对了，事半功倍；方向错了，南辕北辙。希望我的这篇指南能帮到你们，让你们在自学AI大模型的路上少走弯路，早日成为AI大师！加油吧！𐟒ꀀ

【每日大模型论文】百川推出首个开源 7B 多模态大语言模型 Baichuan-Omni GPT-4o 突出的多模态功能和交互体验凸显了它在实际应用中的关键作用，但它缺乏高性能的开源对应工具。在这项工作中，百川智能团队及其合作者推出了 Baichuan-Omni，它是第一个开源的 7B 多模态大语言模型（MLLM），善于同时处理和分析图像、视频、音频和文本等模态，同时提供先进的多模态交互体验和强大的性能。他们提出了一种有效的多模态训练模式，从 7B 参数模型开始，经过多模态对齐和多任务微调两个阶段，跨越音频、图像、视频和文本模态。这种方法使语言模型具备了有效处理视觉和音频数据的能力。 #知识分享# #大模型# #论文#

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