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VLMs 多模态大模型当下进展与思考

自从ChatGPT问世以来,人工智能领域经历了一场令人眼花缭乱的变革,特别是在视觉-语言模型(Vision-Language Models, VLMs)的研究和应用上更是如此。VLMs通过结合视觉感知能力和自然语言理解能力,已经在诸如图像描述、视觉问答以及图像和视频的自动标注等多个方面展示出其惊人的潜力和应用价值。随着技术的不断进步,VLMs在处理复杂视觉和语言任务时的性能得到了显著提升,同时也为解决现实世界问题提供了新的视角和工具。 在过去的一年中,VLMs技术取得了飞速发展。本文旨在对这些技术进步进行梳理与思考,但将避免深入具体的论文细节,而是用简明扼要的方式介绍每篇研究的核心思想。若想了解更多细节,可参考相关论文的链接。 整体进展 引言:ChatGPT等语言模型没有视觉处理能力,大家认为实现强大的视觉模型可能还需要一段时间。然而,2023年3月份发布的GPT-4彻底改变了这一预期。GPT-4刷新了多个视觉榜单记录,并且展现出很强的图片理解能力。此外,相比ChatGPT,关于GPT-4的资料相对更少,使其更显神秘。 2022年11月,OpenAI发布了ChatGPT 3.5,一经推...

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