智能AI模型,提供高效、低成本的智能服务。
Claude 3.5 Sonnet是Anthropic公司推出的一款AI模型,它在智能、速度和成本之间取得了显著的平衡。此模型在研究生级推理、本科生级知识以及编程熟练度方面设立了新的行业基准,特别擅长理解细微差别、幽默和复杂指令,并能以自然、亲切的语调撰写高质量内容。此外,它在视觉推理、图表解读和图像文字转录方面也表现出色,是零售、物流和金融服务等行业的理想选择。
多模态语言模型的视觉推理工具
Visual Sketchpad 是一种为多模态大型语言模型(LLMs)提供视觉草图板和绘图工具的框架。它允许模型在进行规划和推理时,根据自己绘制的视觉工件进行操作。与以往使用文本作为推理步骤的方法不同,Visual Sketchpad 使模型能够使用线条、框、标记等更接近人类绘图方式的元素进行绘图,从而更好地促进推理。此外,它还可以在绘图过程中使用专家视觉模型,例如使用目标检测模型绘制边界框,或使用分割模型绘制掩码,以进一步提高视觉感知和推理能力。
创新的多模态链式思维框架,提升视觉推理能力
Cantor是一个多模态链式思维(CoT)框架,它通过感知决策架构,将视觉上下文获取与逻辑推理相结合,解决复杂的视觉推理任务。Cantor首先作为一个决策生成器,整合视觉输入来分析图像和问题,确保与实际情境更紧密的对齐。此外,Cantor利用大型语言模型(MLLMs)的高级认知功能,作为多面专家,推导出更高层次的信息,增强CoT生成过程。Cantor在两个复杂的视觉推理数据集上进行了广泛的实验,证明了所提出框架的有效性,无需微调或真实理由,就显著提高了多模态CoT性能。
大型语言模型是视觉推理协调器
Cola是一种使用语言模型(LM)来聚合2个或更多视觉-语言模型(VLM)输出的方法。我们的模型组装方法被称为Cola(COordinative LAnguage model or visual reasoning)。Cola在LM微调(称为Cola-FT)时效果最好。Cola在零样本或少样本上下文学习(称为Cola-Zero)时也很有效。除了性能提升外,Cola还对VLM的错误更具鲁棒性。我们展示了Cola可以应用于各种VLM(包括大型多模态模型如InstructBLIP)和7个数据集(VQA v2、OK-VQA、A-OKVQA、e-SNLI-VE、VSR、CLEVR、GQA),并且它始终提高了性能。
© 2024 AIbase 备案号:闽ICP备08105208号-14