在智能语音交互发展的过程中，多模态交互是一个必经阶段。...所谓“模态”，英文是modality，用通俗的话说，就是“感官”，多模态即将多种感官融合，即通过文字、语音、视觉、动作、环境等多种方式进行人机交互，充分模拟人与人之间的交互方式。...那么，DuerOS是如何支持多模态交互的呢？一个集中的体现就是DuerOS 新推出的DPL 2.0。 1. 什么是DPL？...小结 作为DuerOS 多模态交互的一种特定领域语言，DPL 以简洁明快的方式提供了高效开发和高效运行的能力。...DPL 2.0 仅仅是DuerOS 多模态交互的另一个起点而已，在DPL 中进一步使用本地引擎执行计算的能力已经在路上了。
多模态人机交互综述....1) 基于接触的交互触控式大屏的出现对多人协同分析大数据可视化起到了促进的功能。...仁光科技先后设计了13种自然交互对触控式的可视化大屏进行数据操作，例如手指触控、笔触触控，通过触控式交互可完成对数据的选择、可视化的拖拽缩放等。...针对多模态对话系统，山东大学的研究人员提出UMD模型，利用多模态编码器和解码器分别编码多模态话语和生成多模态响应。...中国科学院计算技术研究所的研究人员建立一种开放域多模态对话数据集，推动了多模态对话系统的发展。精彩推荐1.
随着多模态数据被纳入LLMs、不断增加，人们对视觉语言指令调优的性能越来越感兴趣，因为相对于纯文本指令，它呈现出更复杂的特征。...本文系统回顾了多模态LLMs中最新的视觉语言指令调优设置和数据集，并总结了高质量视觉语言调优数据应具备的特征。...（MLLMs），它将GPT-4等大型语言模型与文本和视觉等多模态数据进行整合。...MLLMs展示了生成图像叙事和回答基于图像的问题等能力，弥合了实现真实世界人机交互的差距，并暗示了通往人工智能的潜在路径。...本研究将MLLMs中现有的模态对齐方法分为四组进行调查：（1）多模态转换器，将数据转换为LLMs可以理解的形式；（2）多模态感知器，改进LLMs感知不同类型数据的能力；（3）工具辅助，将数据转换为一种常见格式
国内外多模态大模型对比 国内 LLaMA-Adapter V2 香港中文大学 双语输出 输入 •图像 •语音 •文本 •视频 • 3D 点云 起源：LLaMA-Adapter •在线性层上进行偏差调整...多模态大模型评测数据集 国内评测数据集 OwlEval •基于mPLUG-Owl模型发布 • 包含 •50 张图片 •82 个回题 •功能 •故事生成 •广告生成 •代码生成 MME •开发...•结构 •265 016张图片 •每张图片至少有 3 个问题(平均 5.4个每个问题） •每个问题 •有 10 个基本事实答案 •有 3 个合理(但可能不正确)的答案 多模态大模型的评测标准 国内评测标准...VQA 数据集 • PLCC (Pearson Linear Correlation Coefficient，皮尔逊线性相关系数 ) •SROCC(Spearman Rank Order Correlation...•KROCC( Kendall Rank Order Correlation Coefficient，肯德尔秩相关系数) •RMSE( Root Mean Square Error,均方根误差 ) 多模态大模型对比
2018年1月18日，由中科院自动化所徐常胜研究员牵头的国家重点研发计划“云计算与大数据”重点专项“大数据多模态交互协同关键技术”项目启动会暨实施方案论证会在中科院自动化所成功举行。...“云计算与大数据”国家重点研发计划项目“大数据多模态交互协同关键技术”项目启动会暨实施方案论证会会场 最后，科技部高技术研究发展中心贾燕红项目主管进行了总结，认为项目启动会议和实施方案论证会很成功，项目组在项目风险方面具有很好的思考...“云计算与大数据”国家重点研发计划项目“大数据多模态交互协同关键技术”项目启动会暨实施方案论证会会场 国家重点研发计划项目“大数据多模态交互协同关键技术”项目启动会和实施方案论证会顺利结束，标志着该项目正式进入全面实施阶段
数据集 LLaMA是用Common Crawl这个大规模的网络文本数据集和其他开源数据集来训练的。...因为大模型的参数量很大，要进行稳定的训练是比较困难的。...该实验体现了在训练大模型时，数据量的重要性。 在20个数据集上对比了开源和闭源模型，主要是zero-shot和few-shot性能，也对比了instruct-tuning之后的效果。...GLM-130B可以帮助解决跨语言和跨领域的自然语言处理问题，提高人机交互的效率和体验。...贡献和创新 GLM-130B是目前较大的开源双语预训练模型，而GLM-6B也是可以在单个服务器上单张GPU上支持推理的大模型。
多模态交互AI的发展和未来前景 Part 1 多模态交互AI及例子 简介：多模态交互的人工智能，它其实在我们的学习生活中是无处不在的。
大模型的多模态能力到底是怎么来的？今天来分享一下多模态相关的一些工作和个人的理解。...ALBEF：先对齐后融合 文章的主要贡献有两个： ALBEF 解决了多模态领域中图像和文本对齐、交互的问题。...图像和文本特征可能距离很远，这使得多模态编码器难以学习到它们之间的交互。为了解决这个问题，ALBEF 通过一个对比损失（也就是 CLIP 中的 ITC 损失）在进行多模态交互之前对齐图像和文本数据。...此时的感受就是：大语言模型牛 X、高质量数据牛 X，一些基于开源 LLM 进行修改的多模态大模型也开始百花齐放。...个人总结 看了这些多模态的研究后，多模态的研究做的事情主要是： 不同模态进行对齐； 不同模态进行融合； 指令微调促进人机交互，数据的质量可能比数量更重要； 模型设计既要保证检索任务下的高效推理，又要能够进行多模态深度融合
多模态知识提取器的知识 “召回能力” 直接决定了大模型在回答推理时能否获得准确的专业知识。...该模型经过百万级的多模态数据预训练后，在多个下游检索任务中取得了优秀的表现。同时，作为一个优秀的基底模型，PreFLMR 在私有数据上稍加训练就能够获得表现极佳的领域专用模型。...下文将简略介绍 M2KR 数据集，PreFLMR 模型和实验结果分析。 M2KR 数据集 为了大规模预训练和评估通用多模态检索模型，作者汇编了十个公开的数据集并将其转换为统一的问题 - 文档检索格式。...实验结果表明对于后期交互多模态检索系统，增加视觉编码器的参数带来的回报更大。...结论 剑桥人工智能实验室提出的 PreFLMR 模型是第一个开源的通用后期交互多模态检索模型。经过在 M2KR 上的百万级数据预训练，PreFLMR 在多项检索子任务中展现出强劲的表现。
这就是多模态智能交互系统的魅力，而咱们要用 Python 这个超级魔法棒来实现它！啥是多模态 Agent？多模态 Agent，简单来说，就是能处理多种不同类型数据（模态）的智能体。...传统的程序往往只能处理单一模态，比如文字处理软件就只和文本打交道，而咱们的多模态 Agent 可不一样，它能把这些不同模态的信息融合起来，提供更智能、更自然的交互体验。...首先，人类就是通过多种感官来感知世界的，多模态交互更符合我们的自然习惯。比如，你给朋友描述一个东西，可能一边说一边还会比划，这样传达信息更快更准确。...在智能交互系统里实现多模态，就能让人和机器的交流更顺畅。其次，不同模态的数据能相互补充，提供更全面的信息。...多模态融合的关键技术早期融合早期融合是在数据输入阶段就将不同模态的数据进行合并。比如，对于图像和文本，将图像特征向量和文本词向量拼接在一起，然后输入到模型中。
基于大模型的多模态数据融合实战应用引言多模态数据融合是当前人工智能（AI）研究的热门领域，涉及文本、图像、音频、视频等多种数据类型的集成。...随着大型语言模型（LLM）和多模态大模型（如GPT-4V、BLIP-2、Flamingo等）的发展，AI 在处理多模态数据的能力得到极大提升。...本文将探讨基于大模型的多模态数据融合方法，并通过 Python 代码示例演示如何构建多模态应用。...多模态数据融合的关键技术多模态数据融合主要包括以下几个关键技术：特征表示学习：将不同模态的数据转换为统一的表示空间（如使用 Transformer 进行跨模态编码）。...基于大模型的多模态数据融合案例我们以 BLIP-2（Bootstrapped Language-Image Pre-training） 为例，展示如何使用大模型进行图像和文本的多模态融合。
多模态人机交互综述. 中国图象图形学报, 27(6): 1956-1987 多模态信息呈现过程涉及大数据可视化交互技术、混合现实交互技术以及人机对话交互技术。...下面分别从大数据可视化交互、基于声场感知的交互、混合现实实物交互、可穿戴交互和人机对话交互5个维度介绍多模态人机交互的研究进展。内容框架如图 1所示。...数据可视化在大数据时代下会产生呈现空间有限、数据表达抽象和数据遮挡等问题，沉浸式可视化的出现为高维度的大数据可视化提供了广阔的呈现空间，综合了多感知通道的多模态交互使用户可以利用多通道自然而并行地与数据交互...多模态交互结合单一模态的优点，充分发挥了人们对各个感知通道传达信息的高度接收与处理能力，增强用户对交互行为的理解，提高对大数据可视化的探索与分析效率。...06 多模态融合 如何将不同模态的信息在人机交互系统中有效融合，提升人机交互的质量，同样值得关注。多模态融合的方法可分为3种：特征层融合方法、决策层融合方法以及混合融合方法。
近日，腾讯云存储解决方案总监温涛受邀在2024数据基础设施技术峰会-“智算中心技术创新论坛”分享了腾讯云的数据智能生态创新之路，剖析腾讯云数据湖在赋能AIGC多模态大模型方面的应用实践。...去年年底到今年年初，很多客户开始致力于在视频方面的训练，我们直观感受到多模态大模型的冲击，也带来了一些机会和挑战。...一旦进入到多模态，有了图片和视频之后，数据量特别大，现在原始数据量有的客户达到百PB级别，训练数据也到了几PB、几十PB，数据的流动、读取要求高很多，算力也是成倍增长，系统成本很高，我们的解决方案一方面解决性能问题...总体来说，多模态大模型对存储系统提了五个方面的要求，低成本、高性能、海量存储、高可用、安全。...MetaInsight是基于AI大模型和向量数据库，为用户提供对全媒体类型进行跨模态的检索能力，从而可以更深入更高效的挖掘数据的内容价值。 这个新服务有三个重要的特点： 第一，跨模态。
一、简要介绍 多模态大语言模型（MLLM）是近年来一个新兴的研究热点，它利用强大的大语言模型（LLM）作为大脑进行多模态研究。...为了从单模态扩展到多模态，对数据和模型都需要进行相应的自适应。对于这些数据，研究人员通常通过调整现有的基准数据集或通过自指令来获取M-IT数据集。...3.1.4数据 多模态指令跟踪数据的收集是M-IT技术的关键。...多指令通过单模态和多模态数据的融合来探索不同的训练策略，包括混合指令调优（结合两种类型的数据和随机洗牌）、顺序指令调优（文本数据和多模态数据）和基于适配器的顺序指令调优。...(3)更好的交互性和控制性。传统的模型通常允许一组有限的控制机制，并且通常需要昂贵的管理数据集。
1 介绍 多模态大型语言模型（MM-LLMs）在过去一年取得了显著进步，通过优化模态对齐和与人类意图对齐，增强了现成的单模态基础模型（LLMs）以支持各种MM任务。...Q-Former从FX中提取特征作为提示PX，P-Former生成“参考提示”进行对齐约束，MQ-Former进行多尺度信号对齐。但这些方法都需要额外的PT过程初始化。...MM IT包括监督微调（SFT）和人类反馈驱动的强化学习（RLHF），旨在增强MM-LLMs的交互能力。SFT将PT阶段数据的一部分转换为指令感知格式，使用相同的优化目标微调预训练的MM-LLMs。...训练管道不断改进，与人类意图对齐，增强会话交互能力。 接受多样化扩展模式。 纳入更高质量的训练数据集。 采用更有效的模型架构。 图3 MM-LLM的分类。...实体智能是一种旨在通过理解环境、识别对象、评估空间关系和制定任务计划来复制人类对周围环境感知和交互的人工智能技术。
oSoftMax函数：将多酚类输出值转转换为[0,1]之间的概率分布，且概率和为1....其数据丰富多样，包含 23 种数据类别，数据量达到 115万条 COIG 智源研究院 包含了翻译数据(66 858条)、考试数据(63 532条、人类价值观对齐数据(34 471条 )、多轮对话数据(...这批数据的总量不大，但是其种类丰富，包含了基于各个任务的多轮对话数据。...GPT-3 文本生成、多轮对话、机器翻译方面、智能问答具有优势。...总结 大模型被广泛应用有以下几个前提 ·效果好 ·效率高 ·成本可控 目前，大模型在这几个方面还不够理想。
多模态：文本、音频、视频、图像等多形态的展现形式。 目前部门内业务要求领域大模型需要是多模态——支持音频/文本。从个人思考的角度来审视下，审视下多模态大模型的实现方式。...首先就要区分输入与输出，即输入的模态与输出的模态。从目前来看，模型的输出大多都是文本，模型的输入一般是图片/文本；但少数的大模型比如QWen、讯飞星火等支持语音的输入。...Embedding的作用是巨大的，不论是在深度学习领域还是推荐系统领域、搜索引擎领域等等；而且也衍生出向量数据库的概念；存的就是这些Embedding后的张量。...多模态基座模型 即原生基座模型，比如GLM、LlaMa2、QWen、文心一言等基座模型支持多模态的输入输出，从个人调研来看，GLM、文心一言对这方面的支持比较弱，仅支持文本/图像；LlaMa2有开源的实现支持文本...总结 最终来看，第一个方案肯定是最合适的；但如果对于选型的大模型不支持多模态的情况下，考虑开源实现或是第二张方案，但要综合调研其带来的影响，并不是简单的转文本就行。
在本文中，追踪多模态大模型最新热点，讨论多模态关键技术以及现有在情绪识别上的应用。...多模态大模型预训练的核心架构旨在整合和处理多种类型的数据模态，如文本、图像、音频等，以发掘不同模态间的深层关联并提升模型的表征能力【3】。...以下是多模态大模型预训练的核心架构组件：1.模态特定的编码器（Modality-Specific Encoders）· 文本编码器：负责将文本数据转换为向量表示，通常采用Transformer或BERT...· 主干网络可能包含自注意力层和前馈网络，以增强模型对多模态数据的理解。...Delta-memory Attention Network:用于发现跨视图交互的专门注意机制。多视图门控内存:存储跨视图交互随时间的记忆单元。图1概述了MFN管道和组件。
一次性检测&分割任意多类别或短语！一个模型一套参数在160种测试集上取得当前SOTA或极具竞争性的结果！...这使得模型可以采用统一的架构训练前景和背景数据，也可以方便地融入SA-1B这类大规模的Class-Agnostic数据。...数据配比： 我们使用了10中常见的开源数据集进行训练，包括通用检测分割数据（COCO、Objects365），长尾检测分割数据（LVIS），联邦标注的数据（OpenImages），指向性检测分割数据（VG...论文一共训练了四组大模型： APE (A)：基础版，基于DETA构建，并只在通常的检测和分割数据集上训练，包括COCO, LVIS, Objects365, OpenImages, and Visual...性能比较总览 整体上看，APE方法在各个检测、分割和指向性检测数据集上都比之前的方法好，特别是在D3数据集上。
针对这个问题，检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）提供了一个简单有效的让多模态大模型成为” 领域专家” 的方案：首先，一个轻量的知识检索器（Knowledge...多模态知识提取器的知识 “召回能力” 直接决定了大模型在回答推理时能否获得准确的专业知识。...下文将简略介绍 M2KR 数据集，PreFLMR 模型和实验结果分析。 M2KR 数据集 为了大规模预训练和评估通用多模态检索模型，作者汇编了十个公开的数据集并将其转换为统一的问题 - 文档检索格式。...实验结果表明对于后期交互多模态检索系统，增加视觉编码器的参数带来的回报更大。...结论 剑桥人工智能实验室提出的 PreFLMR 模型是第一个开源的通用后期交互多模态检索模型。经过在 M2KR 上的百万级数据预训练，PreFLMR 在多项检索子任务中展现出强劲的表现。
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