arXiv cs.LG·41 天前★ 3

通用多模态基础模型:支持任意模态组合与任意预测任务

原文标题:Generalized Multimodal Foundation Model

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AI 智能摘要

论文提出一种通用基础模型,摆脱对预设模态与单一任务的依赖,转而编码可迁移的关联模式。方法基于大规模合成多模态数据训练,在 18 个真实数据集、12 种模态与 11 类任务上无需任务适配即可媲美专用模型。

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通用多模态基础模型免任务适配,在18个数据集12种模态11类任务媲美专用模型

  • •目标是不依赖预设模态与单一任务,编码可迁移的多模态关联模式
  • •基于大规模合成多模态数据训练,合成数据具备多样因果结构
  • •推理时通过示例激活合适的关联,无需任务适配
  • •在18个真实数据集、12种模态、11类预测任务上达到与专用模型竞争的性能

为什么重要:若成立,多模态融合可从「一场景一模型」转向一个通用骨干,显著降低新下游应用的适配成本。

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原始标题:Generalized Multimodal Foundation Model
AI 中文标题:通用多模态基础模型:支持任意模态组合与任意预测任务
来源:arXiv cs.LG · 发布于 41 天前
分类:多模态 · AI 重要度:★ 3(3)
标签:多模态 / 大模型 / 合成数据 / 上下文学习
关键词:multimodal foundation model / multimodal fusion / in-context learning
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