Show-O: 能理解、創造圖像和文本的LLM
多模態理解與生成的統一Transformer模型 Introduction “預測未來最好的方法就是創造它。” Alan Kay 人工智能(AI)領域正經歷快速發展,特別是在多模態理解和生成方面。多模態理解涉及機器對不同模態(如圖像和文本)的信息進行理解和推理。 傳統上,這兩個領域通常由獨立的專門模型處理。然而,一個新趨勢正在興起 – 統一的多模態模型。Show-O是一個開創性的AI模型,展示了單一Transformer網絡在多模態理解和生成方面都能出色表現的潛力。 Keywords: Show-O AI, 統一AI模型, 多模態AI, AI圖像生成, AI理解, 下一代AI, AI的未來, AI研究, AI應用。 當前多模態(Multimodal Understanding )AI格局 在深入探討Show-O之前,理解其開發背景至關重要。 Multimodal Understanding: 這一領域見證了強大的多模態大語言模型(MLLMs)的崛起,如LLaVA。這些模型擅長處理視覺問答(VQA)等任務,即針對給定的圖像和相關問題提供文本答案。MLLMs通常利用Transformer架構,該架構以處理序列數據和捕捉長距離依賴關係的能力而聞名。 Multimodal Generation: 去噪擴散概率模型(DDPMs)革新了視覺生成領域。這些模型擅長文本到圖像生成等任務,能根據詳細的文本描述創建逼真的圖像。DDPMs通過逐步去除初始隨機圖像中的噪聲,並由提供的文本引導來運作。 統一的需求? 雖然單獨來看這些模型令人印象深刻,但理解和生成模型的分離發展自然引發一個問題:是否可能有一個模型同時精通兩者? “知識的唯一來源是經驗.” Albert Einstein 這種尋求統一模型的探索與愛因斯坦的名言相呼應,它暗示一個同時在理解和生成多模態數據方面接受訓練的模型,可能會對其所代表的世界獲得更深入、更全面的”經驗”。 Show-O: 統一的Transformer模型 Show-O通過在單一Transformer網絡中融合自回歸建模(常見於LLMs)和離散擴散建模(受DDPMs啟發)來應對上述挑戰。這種融合使Show-O能夠處理廣泛的多模態任務,從回答關於圖像的問題到根據文本描述生成圖像,甚至創建帶有相應描述的視頻關鍵幀。 模型架構 Show-O的架構基於預訓練的LLMs(如Phi-1.5),繼承了它們強大的文本處理能力。為了同時處理文本和圖像,Show-O在離散標記的統一詞彙表上操作。 Tokenization標記化:…
