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论文研究

值得读的 AI 论文与研究成果:架构创新、训练方法、能力测量与理论进展的精选解读。

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第 41–41 条 · 共 41 条
11月14日周一
  1. Qwen Blog62

    原文发布 11月14日 16:01

    OFA:构建 One-For-All 统一多模态预训练模型

    Qwen 团队提出 OFA(One-For-All),一个统一理解与生成任务的统一多模态预训练模型,采用基于指令的多任务预训练,并开源了预训练和微调模型。OFA 统一了模态、架构和任务,用 VQ token 表示图像、用 bins 离散化边界框,预训练涵盖 8 个任务,包括视觉定位、图像描述、VQA、图文匹配、检测、图像补全和文本补全。

    推荐理由:原文给出 OFA 的统一框架设计与 5 个尺寸的开源模型,读者可据此了解多模态统一模型的早期技术路线。