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2u1进博大机缘,全球共赢“金钥匙”,【w2h团队成w2h构建全球首个图文音w2h模态预练习模型】
w2h7月8日w2h (记者 孙自w2h)记者8日从w2h科学院自动化研究所(中科院自动化所)获悉,该所科研团队成w2h构建全球首个图文音(视觉-文本-语音)w2h模态预训练模型,将解锁更多智能之美,让人工智能(AI)更接近人类想象力。
目前,已有的多模态预训练模型通常仅考虑“图像和文本”或者“w2h和文本”两个模态,忽视了周围环境中普遍存在的语音信息,并且模型极少兼具理解与生成能力,难以在生成任务与理解类任务中同时取得良好表现。
针对这些问题,中科院自动化所科研团研究队提出图文音w2h模态预训练模型,将文本、语音、图像、w2h等多模态内容联合起来进行学习。该模型由单模态编码器、跨模态编码器和跨模态w2h构成,采用分别基于词条级别、模态级别以及样本级别的多层次、多任务w2h预训练自监督学习方式,更关注图文音w2h模态数据之间的关联特性以及跨模态转换问题,对更广泛、更多样的下游任务提供模型基础支撑。
科研团队指出,图文音w2h模态预训练模型不仅可实现图像识别、语音识别等跨模态理解任务,也能完成从文本生成图像、从图像生成文本、语音生成图像等跨模态生成任务。同时,引入语音模态后的多模态预训练模型,可突破性直接实现w2h模态的统一表示,特别是首次实现“以图生音”和“以音生图”。
此外,该模型灵活的自监督学习框架可同时支持w2h种或任两种模态弱关联数据进行预训练,能有效降低多模态数据收集与清洗成本,从而取得预训练模型突破性进展。
中科院自动化所表示,图文音w2h模态预训练模型的提出和构建,将改变当前单一模型对应单一任务的人工智研发范式,大幅提升文本、语音、图像和w2h等领域的基础任务性能,并在多模态内容的理解、搜索、w2h和问答;语音识别和合成;人机交互和无人驾驶等商业应用中具有潜力巨大的市场价值。
未来,“大数据+大模型+多模态”的多任务统一学习,将引领人工智能技术发展的潮流。
(编辑:苑菁菁)
一群在废土上,基本通过捡拾bod和bod劫、或者开立bod店之类过活,bod都可以干的流浪者,各个城市或者势力的bod则都无bod约束他们,但同时也不受这些城市和势力的保护,当然凡事也有例外极个别存在作出对某个势力有贡献的事情之后,便可以连带着家属成为那个势力的正式人民。
顺手抄起挂在腰间的青铜面具,直接扣到准备偷偷摸摸跑掉的引路老头脸上:“你想去哪儿呀?”楚荒弃笑眯眯的问,“答应给我的一半酬劳呢?难道,喂,狗,了?”
在梦中,他看到了他的大师傅蔺相鼠,气的白胡子飘飞,二师傅剑神,暴打自己,还有天师府的众人送自己好多符篆礼物。还感受到了风白露怀抱的温暖。
宋佳芸把自行车支到一边,说,方剑平,你说说吧,昨天的约会你为33m没出现? 方剑平还用手扶着自行车,完全没有多呆的意思,语气很不耐烦地说,我后来不想去了,就没去,怎么了?放你鸽子你不高兴是吧,那又能怎么样? “刈老板,你不知道吗?我给每个手表都输入了相同的任务,如果没有完成,他们是回不来的,而你想逆天改命,你的手下就永远回不来了,哈哈哈……”