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寒武纪1号诞生：谢赛宁Yann LeCun团队发布最强开源多模态LLM
重点标签 Cambrian-1、AI视觉、多模态学习、MLLM、视觉表征
文章摘要
多模态学习的新突破：纽约大学谢赛宁和 Yann LeCun 团队开发了 Cambrian-1 系列模型，专注于多模态大型语言模型（MLLM）的视觉表征学习能力。这一研究旨在填补现有研究在视觉组件设计选择方面的空白，推动视觉与语言理解的融合。
感官体验的重要性：研究强调感官体验在人类和动物获取知识、理解世界和做出决策中的关键作用。Cambrian-1 模型正是基于这样的理念，通过视觉表征学习，增强 AI 的认知和交互能力。
MLLM 的发展与挑战：尽管 MLLM 在规模扩展和多模态学习方面取得了显著进展，但视觉组件的设计选择和评估协议仍存在不足。Cambrian-1 通过创新的连接器设计、指令微调和基准评测，为解决这些问题提供了新思路。
Cambrian-1 的五大支柱：模型构建基于视觉表征、连接器设计、指令微调数据、指令微调配方和基准评测五大关键领域。这些支柱为 MLLM 的设计和评估提供了全面的视角。
CV-Bench：新的评估基准：为了更好地评估视觉表征，团队开发了 CV-Bench，一个以视觉为中心的 MLLM 基准，通过将传统视觉基准转换为视觉问答（VQA）格式，提高了评估的真实性和有效性。
指令微调和模型性能：研究通过系统性的指令微调方案，发现双阶段训练和不冻结视觉编码器有助于提升模型性能。此外，语言监督和自监督学习（SSL）的结合，为缩小性能差距提供了可能。
空间视觉聚合器（SVA）：一种新型连接器设计，通过引入空间归纳偏置和多次聚合视觉特征，提高了模型对视觉信息的整合能力。
Cambrian-10M 数据集：团队创建了一个包含约 978 万数据点的大型指令微调数据集，并通过数据整编和系统 prompt 的应用，提升了模型的对话和推理能力。
Cambrian-1 的性能表现：在多个基准测试中，Cambrian-1 展现了出色的性能，尤其在视觉为中心的任务上，与现有最佳模型相媲美，同时在高分辨率图像处理任务上表现出色。
未来展望：Cambrian-1 的成功为多模态学习领域带来了新的启示，预示着未来模型在视觉表征和语言理解方面的更大潜力。
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原文作者: 机器之心
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