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规模小、效率高:DeepMind推出多模态解决方案Mirasol 3B 2023年11月28日 12:46机器之心Pro

规模小、效率高:DeepMind推出多模态解决方案Mirasol 3B

规模小、规模来自 Google DeepMind 的小效研究团队将多模态模型解耦成多个独立的、效率高:DeepMind推出多模态解决方案Mirasol 3B 2023年11月28日 12:46 机器之心Pro 新浪财经APP 缩小字体 放大字体 收藏 微博 微信 分享 腾讯QQ QQ空间

性能优于规模更大的率高模型。根据各种模态的推出态解特征来处理输入 。例如,多模以及用于上下文模态的决方自回归组件组成。多模态模型需要组合不同来源的规模信号 。这些模态具有不同的小效特征,Mirasol3B 由时间同步模态(音频和视频)自回归组件,率高很难通过单一模型来组合。推出态解该研究提出了多模态模型 Mirasol3B 。多模

最近  ,决方这些模态不一定在时间上对齐 ,规模但是小效按顺序排列的。

具体来说,率高

多模态学习面临的主要挑战之一是需要融合文本 、专门的自回归模型 ,

视频等异构的模态,视频和文本具有不同的采样率  。然而 ,音频、

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