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多模态大语言模型视觉能力的挑战与突破
本文探讨了多模态大语言模型在视觉能力方面的挑战,以及通过交错特征混合方法来提升模型的视觉基础能力。研究人员评估了多种开源和闭源模型在视觉识别能力上的表现,并提出了一种新的基准测试方法。通过解决CLIP模型的视觉模式问题,实现了对模型视觉能力的显著增强。- 531
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EasyNLP框架升级:电商场景下CLIP模型的优化
本文介绍了EasyNLP框架对电商场景下CLIP模型的优化,包括模型升级、预训练和在公开数据集上的评测结果。同时,也介绍了如何在EasyNLP框架中调用上述电商CLIP模型,为NLP和多模态算法开发者提供了更丰富的技术支持。- 387
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CLIP模型预训练和推理方法详解
本文详细介绍了OpenAI发表的《Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision》论文中的CLIP模型预训练和推理方法,包括数据集构建、预训练方法以及对比学习和文本预测方法的性能比较。- 192
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