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OneLLM 是一种多模态对齐的统一框架，它使用通用编码器和统一的投影模块与 LLM（Large Language Model）对齐多模态输入。OneLLM 还通过使用 modality tokens 实现了在不同模态之间的切换。
OneLLM 的核心组件包括多模态 token 的 tokenizer、通用编码器、统一的投影模块和大语言模型。
多模态 token 的 tokenizer 将输入的各种模态信号转换为 token 序列，以便进行后续处理和对齐。
通用编码器是在 LAION（Language and AI ON）平台上训练的 CLIP VIT Large 模型，它具有强大的语义理解能力，可以对多模态输入进行编码。
统一的投影模块（UPM）是将各个模态的输入投影到 LLM 的 embedding 向量空间中，以实现多模态的对齐。UPM 由 K 个投影专家组成，每个专家包含多个 transformers 块和大量的参数。
大语言模型是 OneLLM 采用的开源 LLaMA2-7B 模型，它在大规模文本数据上进行了预训练，可以对输入进行更深入的语义理解和生成。
OneLLM 支持多种不同模态数据的理解，包括图像、音频、视频、点云、深度 / 法线图、IMU 和 fMRI 大脑活动。
实验证明，OneLLM 在视频 - 文本、音频 - 视频 - 文本、One体育音频 - 文本等任务中优于现有方法，表现出了较强的零样本能力。
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一个名为SALMONN的新型框架引起了广泛关注，旨在将大型语言模型的能力扩展到通用听觉领域。这个由语音、音频事件和音乐构成的通用音频输入是人工智能在真实环境中的关键组成部分。其多模型架构和激活调整阶段的引入使其在音频和语音任务中取得了显著的竞争性性能，为大型语言模型的通用听觉能力提供了新的可能性。
Ollama最新版本支持多模态模型使用了，只需输入“ollamarunllava”并运行即可。在下载llava-7B模型后，只需拖放图像输入问题即可。量化级别越高，模型越精确，但运行速度越慢，所需的内存也越大。
瑞士洛桑联邦理工学院与苹果联手推出了一项名为MassivelyMultimodalMaskedModeling的人工智能框架，旨在解决训练跨多模态视觉基础模型的挑战。尽管在自然语言处理领域，训练大型语言模型已经取得了显著成功，但在视觉领域，仍需要构建能够灵活处理多种输入模态和输出任务的模型。通过对4M性能影响的深入消融分析，结合该方法的简便性和通用性，研究人员认为4M在许多视觉任务和未来发展中具有巨大的潜力。
研究人员合作开发的CoDi-2多模态大语言模型标志着在处理复杂多模态指令生成和理解方面的重大突破。该模型集成了加州大学伯克利、MicrosoftAzureAI、Zoom和UNC-ChapelHill的研究力量，致力于解决主题驱动的图像生成、视觉转换和音频编辑等领域的难题。未来的研究还可能涉及评估和比较CoDi-2与其他模型，以了解其优势和局限性。
APE是一种全开源的多模态分割模型，其独特之处在于采用了独立建模每个类别名实例的方法。以往的方法通常将多个类别名联结成一个单独的Prompt，但APE通过对每个类别名或描述短语进行独立建模，可以学习到不同实例之间的差异。未来的研究可以进一步探索APE在其他视觉任务中的应用，以及对其方法进行优化和改进。
LobeChat是一个开源的、高性能的聊天机器人框架，支持多种先进功能。该框架的核心是语音合成、多模态以及一个可扩展的插件系统。作为一个开源项目，它吸引了大量开发者的参与，形成了一个充满创造力和活力的社区。
Monkey是华中科技大学与金山软件联合推出的一种高性能多模态大模型，通过提高输入分辨率和引入多级描述生成方法，解决了现有模型在复杂场景和视觉细节处理方面的挑战。Monkey可以基于现有视觉编辑器进行构建，无需从0预训练，大大提高了研发效率。Monkey将继续优化模型的感知、联想、推理和泛化能力，进一步提升其在各领域的应用价值。
近期研究发现，对大语言模型进行微调对性能有关键影响，但一项新研究表明，免微调的对齐方法也能有效提升LLM性能。针对大语言模型微调的传统方法，研究者发现对齐调优主要学习语言风格基础LLM已经具备回答用户查询所需的知识。这一研究为工程师提供了新的思路，可能减少对LLM进行微调的需求，为构建更高效的AI助手打开了新的可能性。
多模态AI正处于爆发前夜。从GPT-4V的“惊艳亮相”，到AI视频生成工具Pika1.0的“火爆出圈”，再到谷歌Gemini的“全面领先”，多模态AI都是其中的关键词。在多模态AI爆发之前，不要温和地走进这个良夜。
新加坡国立大学NExT研究中心发布了开源多模态大语言模型NExT-GPT，为处理文本、图像、视频和音频等多样化输入提供了强大支持，推动了多媒体人工智能应用的进一步发展。NExT-GPT提供了一个基于聊天的界面，允许用户输入文本、图像One体育、视频或音频文件。该模型在内容生成、多媒体分析以及能够理解并响应用户首选格式的虚拟助手等各个领域都具有潜在的应用前景。
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