ImageBind-LLM в развитии моделирования следования инструкциям в мультимодальном обучении

Развитие моделирования следования инструкциям в мультимодальном обучении с помощью ImageBind-LLM

Исследователи представляют ImageBind-LLM – значительный веху в развитии моделей мультимодального следования инструкциям. Что делает эту модель LLM уникальной, так это её способность без проблем интегрироваться и реагировать на разнообразные инструкции, что делает её ценным активом для ученых-датасаентистов и профессионалов в области искусственного интеллекта.

Эта новая модель поступает к нам от исследователей из Шанхайской лаборатории искусственного интеллекта, CUHK MMLab и vivo AI Lab. То, как работает эта новая модель, заключается в том, что она может эффективно настроить модель LLaMA, используя общее пространство вложения в предварительно обученной структуре ImageBind.

В отличие от ранее созданных моделей визуальных инструкций, ImageBind-LLM обладает замечательной способностью реагировать на инструкции в различных модальностях. Это включает текст, изображения, звук, 3D-облака точек и видео. Эта прорывная адаптивность подчеркивает её огромное обещание для будущих приложений.

Основой успеха ImageBind-LLM является манипуляция данными зрение-язык. Используя вложенное мультимодальное пространство ImageBind, модель извлекает глобальные признаки изображения и преобразует их с использованием обучаемой сети связи. Этот процесс дает модели возможность генерировать соответствующие текстовые подписи для заданного контекста изображения.

ImageBind-LLM использует новый механизм обучаемого управления постепенным вводом знаний. Этот метод упрощает и оптимизирует процесс, обеспечивая то, что мультимодальные подсказки не нарушают основное понимание языка модели.

На практике ImageBind-LLM демонстрирует свою универсальность, обрабатывая различные модальности, от текста до 3D-облаков точек. Модель также использует подход с обучением без тренировки визуального кэша во время вывода, улучшая качество ответов на мультимодальные инструкции.

Эта модель кэша использует миллионы изображений из обучающих наборов данных ImageBind, обеспечивая сопоставимые визуальные характеристики для текстовых, звуковых, 3D и видео вложений. Согласно статье, результаты впечатляют.

ImageBind-LLM постоянно превосходит существующие модели в различных сценариях, демонстрируя свою мощь в реагировании на инструкции в различных режимах. Она не только демонстрирует превосходную производительность, но и делает это с замечательной степенью эффективности, благодаря параметрически эффективным подходам, таким как LoRA и настройка смещения-нормы.

Если вас интересует эта модель, вы можете посмотреть страницу GitHub.