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人工智能Mini-Gemini：挖掘多模态视觉语言模型的潜力毫米发布 3天前 在 2024 年 4 月 26 日经过 库纳尔·凯杰里瓦尔
Mini-Gemini：挖掘多模态视觉语言模型的潜力
大型语言模型的进步大大加速了自然语言处理(NLP) 的发展。Transformer 框架的引入被证明是一个里程碑，促进了新一波语言模型的发展，包括 OPT 和 BERT，它们表现出深刻的语言理解能力。此外，GPT（即生成式预训练 Transformer 模型）的出现引入了一种具有自回归建模的新范式，并建立了一种强大的语言预测和生成方法。GPT-4、ChatGPT、Mixtral、LLaMA 等语言模型的出现进一步推动了快速发展，每个模型在涉及复杂语言处理的任务中都表现出了增强的性能。在现有方法中，指令调整已成为改进预训练大型语言模型输出的关键技术，这些模型与用于视觉任务的特定工具的集成凸显了它们的适应性并为未来的应用打开了大门。这些远远超出了传统的基于文本的 LLM 处理，包括多模态交互。
此外，自然语言处理和计算机视觉模型的融合催生了 VLM（视觉语言模型），它将语言模型和视觉模型结合起来，实现跨模态理解和推理能力。视觉和语言模型的融合和出现对推进需要语言处理和视觉理解的任务发挥了至关重要的作用。像 CLIP 这样的革命性模型的出现进一步弥合了视觉任务和语言模型之间的差距，证明了跨模态应用的可行性和实用性。LLaMA 和 BLIP 等较新的框架利用定制的教学数据来设计有效的策略，以展示模型的强大功能。此外，将大型语言模型与图像输出相结合是最近多模态研究的重点，最近的方法能够通过利用图像检索方法来生成图像输出和交错文本，从而绕过直接生成。
尽管如此，尽管视觉语言模型在促进基本推理和视觉对话方面取得了快速进步，但 GPT-4 等高级模型与视觉语言模型之间仍然存在显著的性能差距。Mini-Gemini 试图通过从三个方面挖掘 VLM 的潜力来缩小视觉语言模型与更高级模型之间的差距：VLM 引导的生成、高质量数据和高分辨率视觉 token。为了增强视觉 token，Mini-Gemini 框架建议在不增加视觉 token 数量的情况下使用额外的视觉编码器进行高分辨率细化。Mini-Gemini 框架进一步构建了高质量的数据集，试图促进对图像的精确理解和基于推理的生成。总体而言，Mini-Gemini 框架试图挖掘视觉语言模型的潜力，旨在同时为现有框架提供图像推理、理解和生成能力。本文旨在深入介绍 Mini-Gemini 框架，并探讨该框架的机制、方法论、架构以及与最先进框架的比较。那么让我们开始吧。
Mini-Gemini：加速多模态 VLM
多年来，大型语言模型不断发展，如今它们拥有卓越的多模态能力，并正在成为当前视觉语言模型的重要组成部分。然而，大型语言模型和视觉语言模型的多模态性能之间存在差距，最近的研究正在寻找使用图像和视频将视觉与大型语言模型相结合的方法。对于视觉任务本身，图像分辨率是明确地将周围环境与视觉幻觉最小化的关键要素。为了弥合这一差距，研究人员正在开发模型来改善当前视觉语言模型中的视觉理解，其中两种最常见的方法是：提高分辨率和增加视觉标记的数量。虽然增加高分辨率图像的视觉标记数量确实可以增强视觉理解，但这种提升往往伴随着计算要求和相关成本的增加，尤其是在处理多幅图像时。此外，现有模型的能力、现有数据的质量和适用性对于加速开发过程仍然不足，这让研究人员不禁要问：“如何以可接受的成本加速视觉语言模型的开发”？
Mini-Gemini 框架试图回答这个问题，它试图从三个方面探索视觉语言模型的潜力：VLM 引导的生成或扩展应用、高质量数据和高分辨率视觉标记。首先，Mini-Gemini 框架实现了 ConvNet 架构，以高效生成更高分辨率的候选，增强视觉细节，同时保持大型语言模型的视觉标
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