Zhiyuan Research Institute は最近、新世代のマルチモーダル基本モデル Emu2 をリリースしました。これは、マルチモーダル コンテキスト学習機能において大きな進歩を遂げました。大規模な自己回帰生成マルチモーダル事前トレーニングを通じて、Emu2 は少数サンプルのマルチモーダル理解タスクで優れたパフォーマンスを発揮し、Flamingo-80B や IDEFICS-80B などの主流モデルを上回り、複数の少数サンプルの理解でも優れたパフォーマンスを発揮しました。視覚的な質問応答と画像生成タスクで最適なパフォーマンスを実現します。 Emu2 には、Emu2-Chat と Emu2-Gen という 2 つの主要なアプリケーションが含まれており、それぞれ画像とテキストの命令の理解と画像/ビデオの生成に重点を置いています。
Zhiyuan Research Institute は、新世代のマルチモーダル基本モデル Emu2 をリリースしました。これは、大規模な自己回帰生成マルチモーダル事前トレーニングを通じて、マルチモーダル コンテキスト学習機能のブレークスルーを大幅に促進します。 Emu2 は、少数サンプルのマルチモーダル理解タスクで優れたパフォーマンスを発揮し、主流のマルチモーダル事前トレーニング済み大規模モデル Flamingo-80B および IDEFICS-80B を上回ります。 Emu2 は、複数の少数ショットの理解、視覚的な質問応答、および画像生成タスクにおいて最適なパフォーマンスを達成しました。 Emu2-Chat は、グラフィックとテキストの指示を正確に理解して、より優れた情報認識、意図の理解、意思決定の計画を実現します。 Emu2-Gen は、画像、テキスト、インターリーブされた位置シーケンスを入力として受け入れ、柔軟で制御可能な高品質の画像とビデオの生成を実現します。 Emu2 は、より単純なモデリング フレームワークを採用し、モデルを 37B パラメーターにスケールします。詳細については、Zhiyuan Research Institute が公開しているプロジェクトのリンクを参照してください。Emu2 は、強力なパフォーマンスと簡潔なフレームワークにより、マルチモーダル人工知能の分野における最新の進歩を実証し、将来のマルチモーダル アプリケーションの開発のための強固な基盤を提供します。 知源研究所の継続的な革新に期待する価値があります。