#视觉推理

Awesome Multimodal Large Language Models: 一站式多模态大语言模型资源库

2 个月前

Cover of Awesome Multimodal Large Language Models: 一站式多模态大语言模型资源库

本文全面介绍了多模态大语言模型(MLLM)的最新进展,包括数据集、模型架构、训练技术、应用场景等,为研究人员和开发者提供了一个全面的MLLM资源库。

多模态大语言模型指令微调上下文学习思维链视觉推理 Github 开源项目

2 个月前

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Set-of-Mark (SoM): 提升大型语言模型视觉能力的创新方法

2 个月前

Cover of Set-of-Mark (SoM): 提升大型语言模型视觉能力的创新方法

本文深入探讨了微软研究院开发的Set-of-Mark (SoM)技术,这是一种通过在图像上叠加空间和可说话的标记来增强GPT-4V等大型语言模型视觉能力的创新方法。文章详细介绍了SoM的工作原理、应用场景以及其对视觉AI领域的重要影响。

GPT-4V 视觉提示 Set-of-Mark 图像分割视觉推理 Github 开源项目

2 个月前

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相关项目

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Set-of-Mark (SoM)通过在图像上叠加可定位标记，增强GPT-4V的视觉理解能力。该技术改善了模型在多种视觉任务中的表现，实现跨图像引用、问题解决和知识共享等应用。SoM为视觉AI领域开辟新方向，使GPT-4V能更准确地分析复杂视觉信息。

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Awesome_Multimodel_LLM

本项目汇集了多模态大语言模型(MLLM)相关资源,涵盖数据集、指令微调、上下文学习、思维链等多个方面。内容持续更新,跟踪MLLM领域最新进展。项目还将发布LLM和MLLM最新研究综述。这是研究人员和开发者了解MLLM前沿动态的重要参考。

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