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【90s解读AI】北京大学高文院士团队:大规模多模态预训练模型
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随着对通用深度模型的迫切需求,人们推出了许多预训练大模型,如双向编码器表示(BERT)、视觉变换器(ViT)、生成预训练转换器(GPT)等。这些模型在单一领域(如计算机视觉和自然语言处理)中取得了成功,受此启发,多模态预训练大模型近年来也受到了越来越多的关注。北京大学高文院士团队对这些模型进行了全面综述,希望能提供新的见解,并帮助新研究人员跟进最前沿的工作。具体而言,团队首先通过回顾自然语言处理、计算机视觉和语音等领域的传统深度学习和预训练工作,介绍了多模态预训练的背景。然后介绍了多模态预训练模型(MM-PTMs)的任务定义、主要挑战和优势,并重点从数据、目标、网络架构和知识增强预训练等方面讨论了多模态预训练模型。随后介绍了用于验证大规模 MM-PTMs 的下游任务,包括生成、分类和回归任务。文章还对代表性下游任务的模型参数和结果进行了可视化分析。最后指出了可能有益于未来工作的研究方向。https://mp.weixin.qq.com/s/yX1DdDCA-nMluzOB6Qz3sw
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