英伟达和MIT推出一种新的视觉语言模型:VILA
该模型具备情景学习能力,可在多个图像之间推理、而且还能理解视频。
VILA模型可以处理并理解多个图像之间的关系,执行复杂的图像间推理任务。
模型还具有根据给定上下文进行学习和适应的能力。
这使得VILA在处理如图像描述、问答等需要理解具体情境的任务时表现出色。
VILA模型主要功能
多图像推理:VILA模型可以处理并理解多个图像之间的关系,执行复杂的图像间推理任务。这使得模型能够识别和解释多个视觉输入中的模式和联系,如确定图像集中出现的共同对象或主题。
增强的情境学习能力:VILA通过预训练改进了情境学习能力,这是模型能够根据给定上下文进行学习和适应的能力。这使得VILA在处理如图像描述、问答等需要理解具体情境的任务时表现出色。
更好的世界知识:预训练还帮助VILA模型获得了更广泛的世界知识,使其能够更有效地处理和理解涉及复杂世界信息的查询,如识别著名地标和理解文化特定的元素。
文本和视觉的深度融合:VILA在模型的不同层次上融合了文本和视觉信息,实现了更深层次的跨模态信息整合。这包括在预训练阶段使用交错的视觉-语言数据,以及在指令微调阶段整合文本指令和视觉数据。
适用于多种视觉语言任务:VILA模型的设计和训练方法使其适用于广泛的视觉语言任务,如视觉问答(VQA)、图像描述生成、图像基础的搜索任务等。模型的多功能性也支持了在少样本和零样本设置下的高性能。