BEiT-3

51-13 多模态论文串讲—BEiT v3 论文精读

BEiT-3的核心思想是将图像建模为一种语言，这样我们就可以对图像、文本以及图像-文本对进行统一的maskmodeling。
深圳季连AIgraphX·2024-01-24 18:19

51-14 Retentive Network，RetNet 多尺度保留机制序列建模论文精读

我们知道BLIP成了一个非常普适的一个工具，你可以拿这个模型去训练VLMo，训练CoCa，训练BEiT-3，去训练各种各样的多模态模型，因为它的目的就是生成更好的数据。
深圳季连AIgraphX·2024-01-24 18:19

极智Paper | 性能数据炸裂的多模态模型BEiT-3：Image as a Forign Language

 欢迎关注我的公众号[极智视界]，获取我的更多笔记分享 大家好，我是极智视界，本文解读一下性能数据炸裂的多模态模型BEiT-3：ImageasaForignLanguage。 
极智视界·2023-09-04 02:24

微软提出19亿参数的超大通用模型BEIT-3，刷榜多个CV和多模态任务！

在这项工作中，作者引入了一个通用的多模态基础模型BEIT-3，它在视觉和视觉语言任务上都实现了最先进的迁移性能。具体来说，作者从三个方面推进大融合：骨干架构、预训练任务和模型扩展。
FightingCV·2023-03-09 00:14

谷歌多模态大模型PaLI：采用参数量为4B的ViT-e，效果超过BEiT-3

选自arXiv作者：XiChen等视学算法编译编辑：张倩PaLI-17B在多个benchmark上都达到了SOTA。语言和视觉任务的建模中，更大的神经网络模型能获得更好的结果，几乎已经是共识。在语言方面，T5、GPT-3、Megatron-Turing、GLAM、Chinchilla和PaLM等模型显示出了在大文本数据上训练大型transformer的明显优势。视觉方面，CNN、视觉transfo
视学算法·2023-01-31 10:41

超越BEiT-3！谷歌提出多模态大模型PaLI：刷新多个数据集SOTA！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>CV微信技术交流群作者：XiChen等转载自：机器之心|编辑：张倩PaLI-17B在多个benchmark上都达到了SOTA。语言和视觉任务的建模中，更大的神经网络模型能获得更好的结果，几乎已经是共识。在语言方面，T5、GPT-3、Megatron-Turing、GLAM、Chinchilla和PaLM等模型显示出了在
Amusi（CVer）·2023-01-31 10:59

微软提出BEiT-3：引领图像/文本/多模态预训练迈向“大一统”！...

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>CV微信技术交流群转载自：微软研究院AI头条编者按：近年来，基础模型（foundationmodels，也被称为预训练模型）的研究从技术层面逐渐趋向于大一统（thebigconvergence），不同人工智能领域（例如自然语言处理、计算机视觉、语音处理、多模态等）的基础模型从技术上都依赖三个方面：一是Transform
Amusi（CVer）·2023-01-15 18:14

BEiT-3论文阅读笔记

A.写在前面微软亚研院不仅仅是前沿AI技术领域一位强有力的输出者，我还很喜欢读他们的论文，他们的论文每次都会提出一些有趣的概念，行文思路和叙事结构也都很柔顺流畅。如本次论文的题目ImageasaForeignLanguage:BEiTPretrainingforAllVisionandVision-LanguageTasks.瞬间就吸引住了我。关于对标题的解释下文会给出。我和知乎上一位匿名用户的观
是魏小白吗·2022-10-16 08:16

微软提出19亿参数的超大通用模型BEIT-3，刷榜多个CV和多模态任务！

在这项工作中，作者引入了一个通用的多模态基础模型BEIT-3，它在视觉和视觉语言任务上都实现了最先进的迁移性能。具体来说，作者从三个方面推进大融合：骨干架构、预训练任务和模型扩展。
·2022-08-30 10:57
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