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HuggingAI

2024-03-29 07:30

Mini-Gemini：深度挖掘多模态视觉语言模型的潜在能力 本研究提出了Mini-Gemini，一个简洁高效的框架，旨在提升多模态视觉语言模型（VLMs）的性能。面对VLMs与GPT-4、Gemini等高级模型之间的性能差距，我们通过深入挖掘VLMs的潜力，从高分辨率视觉标记、优质数据和VLM引导生成三个维度，探索提升性能和实现灵活工作流程的可能性。为优化视觉标记，我们设计了一种额外的视觉编码器，能在不增加标记数量的前提下，实现高分辨率的精细调整。此外，我们还构建了一个高质量数据集，旨在提升图像理解的精确度和基于推理的生成能力，从而拓展VLMs的应用范围。Mini-Gemini不仅进一步释放了VLMs的潜力，还为现有框架注入了图像理解、推理和生成的综合能力。该框架兼容2B至34B规模的密集和MoE大型语言模型（LLMs），并在多项零样本基准测试中展现出卓越性能，表现甚至超越了一些成熟的私有模型。相关代码和模型已在[GitHub - dvlab-research/MiniGemini: Official imple...](https://github.com/dvlab-research/MiniGemini "GitHub - dvlab-research/MiniGemini: Official imple...")上公开。 原文链接:[\[2403.18814\] Mini-Gemini: Mining the Potential of ...](https://arxiv.org/abs/2403.18814 "[2403.18814] Mini-Gemini: Mining the Potential of ...") #arXiv论文# #LLM理论# #视觉语言模型# #多模态学习#

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arXiv论文

LLM理论

视觉语言模型

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2024-03-29 07:30

Mini-Gemini：深度挖掘多模态视觉语言模型的潜在能力 本研究提出了Mini-Gemini，一个简洁高效的框架，旨在提升多模态视觉语言模型（VLMs）的性能。面对VLMs与GPT-4、Gemini等高级模型之间的性能差距，我们通过深入挖掘VLMs的潜力，从高分辨率视觉标记、优质数据和VLM引导生成三个维度，探索提升性能和实现灵活工作流程的可能性。为优化视觉标记，我们设计了一种额外的视觉编码器，能在不增加标记数量的前提下，实现高分辨率的精细调整。此外，我们还构建了一个高质量数据集，旨在提升图像理解的精确度和基于推理的生成能力，从而拓展VLMs的应用范围。Mini-Gemini不仅进一步释放了VLMs的潜力，还为现有框架注入了图像理解、推理和生成的综合能力。该框架兼容2B至34B规模的密集和MoE大型语言模型（LLMs），并在多项零样本基准测试中展现出卓越性能，表现甚至超越了一些成熟的私有模型。相关代码和模型已在[GitHub - dvlab-research/MiniGemini: Official imple...](https://github.com/dvlab-research/MiniGemini "GitHub - dvlab-research/MiniGemini: Official imple...")上公开。 原文链接:[\[2403.18814\] Mini-Gemini: Mining the Potential of ...](https://arxiv.org/abs/2403.18814 "[2403.18814] Mini-Gemini: Mining the Potential of ...") #arXiv论文# #LLM理论# #视觉语言模型# #多模态学习#

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Mini-Gemini：深度挖掘多模态视觉语言模型的潜在能力 本研究提出了Mini-Gemini，一个简洁高效的框架，旨在提升多模态视觉语言模型（VLMs）的性能。面对VLMs与GPT-4、Gemini等高级模型之间的性能差距，我们通过深入挖掘VLMs的潜力，从高分辨率视觉标记、优质数据和VLM引导生成三个维度，探索提升性能和实现灵活工作流程的可能性。为优化视觉标记，我们设计了一种额外的视觉编码器，能在不增加标记数量的前提下，实现高分辨率的精细调整。此外，我们还构建了一个高质量数据集，旨在提升图像理解的精确度和基于推理的生成能力，从而拓展VLMs的应用范围。Mini-Gemini不仅进一步释放了VLMs的潜力，还为现有框架注入了图像理解、推理和生成的综合能力。该框架兼容2B至34B规模的密集和MoE大型语言模型（LLMs），并在多项零样本基准测试中展现出卓越性能，表现甚至超越了一些成熟的私有模型。相关代码和模型已在[GitHub - dvlab-research/MiniGemini: Official imple...](https://github.com/dvlab-research/MiniGemini "GitHub - dvlab-research/MiniGemini: Official imple...")上公开。 原文链接:[\[2403.18814\] Mini-Gemini: Mining the Potential of ...](https://arxiv.org/abs/2403.18814 "[2403.18814] Mini-Gemini: Mining the Potential of ...") #arXiv论文# #LLM理论# #视觉语言模型# #多模态学习#

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Mini-Gemini：深度挖掘多模态视觉语言模型的潜在能力 本研究提出了Mini-Gemini，一个简洁高效的框架，旨在提升多模态视觉语言模型（VLMs）的性能。面对VLMs与GPT-4、Gemini等高级模型之间的性能差距，我们通过深入挖掘VLMs的潜力，从高分辨率视觉标记、优质数据和VLM引导生成三个维度，探索提升性能和实现灵活工作流程的可能性。为优化视觉标记，我们设计了一种额外的视觉编码器，能在不增加标记数量的前提下，实现高分辨率的精细调整。此外，我们还构建了一个高质量数据集，旨在提升图像理解的精确度和基于推理的生成能力，从而拓展VLMs的应用范围。Mini-Gemini不仅进一步释放了VLMs的潜力，还为现有框架注入了图像理解、推理和生成的综合能力。该框架兼容2B至34B规模的密集和MoE大型语言模型（LLMs），并在多项零样本基准测试中展现出卓越性能，表现甚至超越了一些成熟的私有模型。相关代码和模型已在[GitHub - dvlab-research/MiniGemini: Official imple...](https://github.com/dvlab-research/MiniGemini "GitHub - dvlab-research/MiniGemini: Official imple...")上公开。 原文链接:[\[2403.18814\] Mini-Gemini: Mining the Potential of ...](https://arxiv.org/abs/2403.18814 "[2403.18814] Mini-Gemini: Mining the Potential of ...") #arXiv论文# #LLM理论# #视觉语言模型# #多模态学习#

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Mini-Gemini：深度挖掘多模态视觉语言模型的潜在能力 本研究提出了Mini-Gemini，一个简洁高效的框架，旨在提升多模态视觉语言模型（VLMs）的性能。面对VLMs与GPT-4、Gemini等高级模型之间的性能差距，我们通过深入挖掘VLMs的潜力，从高分辨率视觉标记、优质数据和VLM引导生成三个维度，探索提升性能和实现灵活工作流程的可能性。为优化视觉标记，我们设计了一种额外的视觉编码器，能在不增加标记数量的前提下，实现高分辨率的精细调整。此外，我们还构建了一个高质量数据集，旨在提升图像理解的精确度和基于推理的生成能力，从而拓展VLMs的应用范围。Mini-Gemini不仅进一步释放了VLMs的潜力，还为现有框架注入了图像理解、推理和生成的综合能力。该框架兼容2B至34B规模的密集和MoE大型语言模型（LLMs），并在多项零样本基准测试中展现出卓越性能，表现甚至超越了一些成熟的私有模型。相关代码和模型已在[GitHub - dvlab-research/MiniGemini: Official imple...](https://github.com/dvlab-research/MiniGemini "GitHub - dvlab-research/MiniGemini: Official imple...")上公开。 原文链接:[\[2403.18814\] Mini-Gemini: Mining the Potential of ...](https://arxiv.org/abs/2403.18814 "[2403.18814] Mini-Gemini: Mining the Potential of ...") #arXiv论文# #LLM理论# #视觉语言模型# #多模态学习#

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