多模态模型有哪些

发布网友发布时间：2024-08-19 18:00

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热心网友时间：2024-08-25 23:38

多模态模型是指能够处理并融合多种类型数据（如图像、文本、音频等）的模型。这些模型在多个领域如自然语言处理、计算机视觉、跨模态检索等中展现出强大的能力。以下是一些主要的多模态模型：

1. **BERT**：由Google在2018年推出，是一种在自然语言处理领域的预训练模型。BERT的核心创新在于其双向Transformer架构，能够处理整个句子的上下文信息，在多模态学习中也展现了强大的潜力。

2. **Vision Transformer (ViT)**：由Google在2020年提出，是首个成功将Transformer架构应用于图像处理的模型。ViT通过将图像分割成小块并线性嵌入，然后使用标准的Transformer架构进行处理，打破了卷积神经网络在图像处理领域的主导地位。

3. **CLIP**：由OpenAI提出，是一种连接图像和文本特征表示的对比学习方法。CLIP通过对比学习将图片分类转换成图文匹配任务，实现了图像和文本之间的有效关联。

4. **ViLBERT**：该模型修改了BERT中的注意力机制，发展成一个多模态共注意Transformer模块，能够同时处理图像和文本数据。

5. **UNITER**：旨在构建一个统一的图文学习框架，适用于各种图文任务。UNITER通过对图文进行embedding，并提出conditional masking等预训练任务，提升了模型的多模态理解能力。

6. **ALBEF**：一种双流模型，通过cross-modal attention实现图文表征学习，并使用momentum distillation从noisy的web数据中提升模型效果。

这些多模态模型通过不同的架构和训练方法，实现了对多种模态数据的融合和处理，推动了人工智能领域的进一步发展。