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Bookmark or Share- 如何简单理解视觉语言模型（VLMs）以及它们的架构、训练过程？ - 知乎关于视觉语言模型（vlms），以及它们的架构、训练过程和如何通过vlm改进图像搜索和文本处理的多模态神经网络。
- 想试一下vlm视觉语言大模型这个方向，有什么推荐的paper吗?多模态大模型（Vision Large Models）主要是能感知多模态输入（目前主要是图片和视频）并产出语言输出（也有直接的多模态输出架构）。目前常见的VLM架构有两种， Type A: Visual Encoder -> Cross Modality Connector -> LLM; Type B: VQ-VAE -> Transformer
- 在用llava架构训vlm时，llm基模选择base模型好 ... - 知乎在用llava架构训vlm时，llm基模选择base模型好还是chat模型好呢？ 看很多模型都是用base，但像mobilevlm用的chat模型效果指标也挺好。 而且llava1.6的34b基模也是在Yi34b上finetune过的…
- VLM - 知乎在人工智能领域，视觉语言模型（VLM）已经取得了显著进展，并在各种任务中展现出强大的能力。然而，尽管VLM在视觉问答等任务中表现优异，其在空间推理方面仍存在局限。最近，谷歌DeepMind团队提出了一个名为SpatialVLM的系统，旨在增强VLM的空间推理能力。
- 有哪些多模态机器学习模型能够同时结合语言、语音和视觉信息？ - 知乎无监督vlm迁移。目前大部分vlm迁移研究都在有监督或少样本有监督的情境下进行，需要标注数据，但这容易导致过拟合。无监督的vlm迁移可以在探索大规模未标注数据时降低过拟合的风险。预计在未来的vlm研究中，会有更多关于未监督vlm迁移的研究。
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