质朴发言:视觉-语言理解模型的当前技术边界与未来应用想象|Z 研究第 2 期

2024年4月10日修改
来源:质朴发言
发文时间:2024.01.22
近期,生成式 AI 领域的浪潮催化了多模态模型的探索,研究人员不断尝试使用更多模态数据的编码,以训练出能够理解和处理多种类型数据的模型。
本份研究报告集中讨论了基于 Transformer 架构的视觉-语言模型,这些模型优化了从视觉输入到语言输出的转换过程。
报告的范围专注于视觉和语言之间的交互,而不考虑单纯的视觉到视觉的计算机视觉任务。
综上,本报告旨在为所有关心大模型事业的伙伴,提供一个全面而深入的视角,以理解视觉-语言理解模型的发展历程、现状及未来趋势。🌊
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目录 建议结合要点进行针对性阅读。👇
一、视觉分析技术
1、Transformer 视觉模型优点
2、Transformer 视觉模型的局限
二、图像-语言模型
三、视频-语言模型
四、LLM 多模态 Agent
五、应用场景
1、多模态内容理解与处理
2、智能交互与自动化
3、具身智能
4、未来发展趋势(2024-?)
5、视频生成模型 mapping
六、未来发展方向
1、技术路径而言:利用预训练 LLMs 进行指令调整
2、应用场景而言:赋予机器理解多模态的能力
七、References
八、附录
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