wordpress 站内搜索 慢,dtcms网站开发,有哪些用flex做的网站,清新大气企业公司网站源码苹果12月14日释放了一个名为Ferret的多模态大语言模型#xff0c;有的翻译是雪貂#xff0c;有的是法学硕士#xff0c;要我说#xff0c;还是叫雪貂吧#xff0c;接地气亲民#xff0c;将来犯蠢的时候出来发张雪貂的可爱表情包作公关就完事了#xff0c;你个法学硕士到…苹果12月14日释放了一个名为Ferret的多模态大语言模型有的翻译是雪貂有的是法学硕士要我说还是叫雪貂吧接地气亲民将来犯蠢的时候出来发张雪貂的可爱表情包作公关就完事了你个法学硕士到时候犯蠢怕不是要被暴躁老哥们都冲烂咯。该模型不仅可以准确识别图像并描述其内容同时它还能够识别和定位图像中的各种元素无论你用怎样的方式描述图像内容Ferret都能准确地在图像中找到并识别出来。 Ferret有两个版本分别是(7B, 13B)。为了增强Ferret模型的能力苹果公司特别收集了一个名为GRIT的数据集包含了1.1M个样本这些样本包含了丰富的层次空间知识。 主要功能和特点
多模态理解 Ferret可以同时处理和理解图像和文本能够在多种不同的模式之间建立联系。空间指代理解 Ferret能够识别和理解图像中特定区域的含义即使这些区域的形状和大小各不相同。理解复杂的文本描述 Ferret能够理解各种类型的文本描述无论这些描述是具体的还是抽象的。开放词汇描述精准定位根据文本描述Ferret能够在提供的图像中准确地找到并标记出相应的物体或区域。混合区域表示 Ferret使用一种创新的表示方法来处理图像中的区域结合了离散坐标和连续特征。空间感知的视觉采样器引入了一个空间感知的视觉采样器能够根据区域的形状和稀疏性提取视觉特征。多样的区域输入 Ferret具有识别和理解图像中各种不同类型区域的能力包括点、边界框和自由形状。GRIT数据集包含1.1M个样本提供丰富的层次空间知识包含95K难负样本用于提高模型在处理困难情况下的鲁棒性和准确性。 主要表现
Ferret-Bench评估在指称描述、指称推理和对话中的定位等任务上相比现有的最佳多模态大型语言模型Ferret平均提高了20.4%。改善对象幻觉 Ferret能够减少在描述图像时的错误或虚构内容改善了对象幻觉问题提高了描述的准确性和可靠性。空间信息和语义处理 Ferret在传统的指代和定位任务中表现优异同时能够更准确地理解和处理图像中的空间信息和语义。
可能适用的应用场景
由于其强大的图像和文本处理能力Ferret适用于多种应用场景包括图像搜索、自动图像标注、交互式媒体探索等。通过其创新的方法和技术Ferret为多模态语言模型在空间理解和定位方面提供了新的可能性特别是在处理复杂的图像和文本交互时。
