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训完130亿参数通用视觉语言大模型,只需3天!
北大和中山大学团队又出招了——在最新研究中,研究团队提出了一种构建统一的图片和视频表征的框架。
利用这种框架,可以大大减少VLM(视觉语言大模型)在训练和推理过程中的开销。

具体而言,团队按照提出的新框架,训练了一个新的VLM:Chat-UniVi。
Chat-UniVi能在混合图片和视频数据的情况下进行训练,并同时处理图片任务和视频理解任务。
以此为基础,Chat-UniVi在图片及视频上的17个基准上,都表现得还不错。

现在,项目已经在GitHub和抱抱脸上开源。
更多关于新方法和Chat-UniVi的详细信息,我们一起进一步来看看~
Chat-UniVi是什么?
了解基础信息后,我们详细地聊聊Chat-UniVi究竟是什么——
简单来说,Chat-UniVi是一个统一的多模态大型语言模型,可以同时理解图像和视频。
目前VLM运用的方法,偏图片理解的,往往使用大量视觉tokens来获得更精细的空间分辨率。
偏视频理解的方法,则常常选择
北大开源多模态大模型Chat-UniVi:统一处理图像视频任务

北京大学和中山大学团队推出Chat-UniVi,这是一个130亿参数的多模态大模型,能够在混合图片和视频数据上训练,无需修改就能应用于图像和视频任务。模型采用动态视觉token表示图像和视频,减少了训练和推理成本,且在多项基准上表现出色。Chat-UniVi已在GitHub和Hugging Face开源。
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