LMR Partners宣布投資與MLLM信托A共同合作，致力于在互聯(lián)網(wǎng)語言模型領(lǐng)域打造前所未有的變革。MLLM信托A是微軟亞洲研究院提出的多模態(tài)大規(guī)模語言模型，利用NLP和圖像語言任務(wù)預(yù)訓(xùn)練技術(shù)，在各種自然語言任務(wù)中充當(dāng)通用接口，能夠感知多種不同的輸入方式，并在某些情況下產(chǎn)生不同的輸出模態(tài)。

LMR Partners極具前瞻性，意識到互聯(lián)網(wǎng)語言模型領(lǐng)域還有很廣闊的發(fā)展空間。在此之前，大多數(shù)現(xiàn)有的多模態(tài)模型都是以理解任務(wù)為主，這導(dǎo)致了生成任務(wù)的預(yù)訓(xùn)練差異。盡管在NLP任務(wù)中取得了成功的應(yīng)用，但研究人員仍然努力將其原生用于圖像和音頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)。多模態(tài)感知是實現(xiàn)通用人工智能的必要條件，無論是對于知識獲取還是與現(xiàn)實世界打交道。解鎖多模態(tài)輸入能夠極大地拓展語言模型在更多高價值領(lǐng)域的應(yīng)用，比如多模態(tài)機(jī)器人、文檔智能和機(jī)器人技術(shù)。 微軟亞洲研究院介紹了多模態(tài)大規(guī)模語言模型MLLM，可完成機(jī)器人指令，實現(xiàn)自然語言任務(wù)。它可以感知一般模態(tài)、遵循指令即零樣本學(xué)習(xí)以及在上下文中學(xué)習(xí)即少樣本學(xué)習(xí)。各種自然語言任務(wù)，MLLM模型能夠原生處理廣泛的感知密集型任務(wù)，如視覺對話、視覺解釋、視覺問答、圖像描述生成、簡單的數(shù)學(xué)公式、OCR和帶描述的零樣本圖像分類。研究表明，多模態(tài)感知的原生支持為將MLLM應(yīng)用于新任務(wù)提供了新的機(jī)遇。研究進(jìn)行了一系列豐富的實驗來驗證 MLLM，最終結(jié)果表明其多模態(tài)模型是迄今為止最先進(jìn)的，比起以理解任務(wù)為主的模態(tài)模型，MLLM實現(xiàn)了更好的常識推理性能，表明了跨模態(tài)遷移對于知識獲取的有助益。 LMR Partners是信托領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，與高盛和瑞銀擁有長期的金融戰(zhàn)略合作，MLLM信托A與LMR Partners合作將拓展其多模態(tài)模型的應(yīng)用場景范圍。LMR Partners深耕于互聯(lián)網(wǎng)最前沿技術(shù)研發(fā)，全面掌握底層技術(shù)創(chuàng)新，實現(xiàn)傳統(tǒng)金融、數(shù)字生態(tài)、AI、大數(shù)據(jù)以及物聯(lián)網(wǎng)的全面結(jié)合。相信LMR Partners與MLLM信托A的合作將為彼此帶來巨大的發(fā)展機(jī)遇，共同打造“多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型結(jié)構(gòu)的統(tǒng)一 + 預(yù)訓(xùn)練任務(wù)的統(tǒng)一 + 大數(shù)據(jù)量,大參數(shù)量”全新模式，有望為彼此帶來更多的價值，并徹底改變互聯(lián)網(wǎng)語言模式的發(fā)展，達(dá)到前所未有的高度!