Das Zhiyuan Research Institute hat kürzlich eine neue Generation des multimodalen Basismodells Emu2 veröffentlicht, das bedeutende Durchbrüche bei den multimodalen Kontextlernfähigkeiten erzielt hat. Durch groß angelegtes autoregressives generatives multimodales Vortraining schneidet Emu2 bei multimodalen Verständnisaufgaben mit wenigen Stichproben gut ab, übertrifft gängige Modelle wie Flamingo-80B und IDEFICS-80B und hat bei mehreren Verständnisaufgaben mit wenigen Stichproben gute Leistungen erbracht. visuelle Beantwortung von Fragen und Erzielen einer optimalen Leistung bei Bilderzeugungsaufgaben. Emu2 enthält zwei Hauptanwendungen: Emu2-Chat und Emu2-Gen, die sich auf das Verständnis von Bild- und Textanweisungen bzw. die Bild-/Videoerzeugung konzentrieren.
Das Zhiyuan Research Institute hat eine neue Generation des multimodalen Basismodells Emu2 veröffentlicht, das durch groß angelegtes autoregressives generatives multimodales Vortraining erheblich Durchbrüche bei multimodalen Kontextlernfähigkeiten fördert. Emu2 schneidet bei multimodalen Verständnisaufgaben mit wenigen Stichproben gut ab und übertrifft die gängigen multimodalen vorab trainierten großen Modelle Flamingo-80B und IDEFICS-80B. Emu2 hat eine optimale Leistung bei mehreren Aufgaben zum Verständnis mehrerer Bilder, zur Beantwortung visueller Fragen und zur Bilderzeugung erzielt. Emu2-Chat kann Grafik- und Textanweisungen genau verstehen, um eine bessere Informationswahrnehmung, ein besseres Absichtsverständnis und eine bessere Entscheidungsplanung zu erreichen. Emu2-Gen kann Bilder, Text und verschachtelte Positionssequenzen als Eingabe akzeptieren, um eine flexible, kontrollierbare und qualitativ hochwertige Bild- und Videogenerierung zu erreichen. Emu2 verwendet ein einfacheres Modellierungsframework und skaliert das Modell auf 37B Parameter. Einzelheiten finden Sie unter dem vom Zhiyuan Research Institute veröffentlichten Projektlink.Mit seiner leistungsstarken Leistung und seinem prägnanten Framework demonstriert Emu2 die neuesten Fortschritte auf dem Gebiet der multimodalen künstlichen Intelligenz und bietet eine solide Grundlage für die Entwicklung zukünftiger multimodaler Anwendungen. Es lohnt sich, sich auf die kontinuierliche Innovation des Zhiyuan Research Institute zu freuen.