本期為TechBeat人工智能社區(qū)第502期線上Talk！北京時間06月01日(周四)20:00，新加坡國立大學(xué)在讀博士生?—?張傲的Talk將準(zhǔn)時在TechBeat人工智能社區(qū)開播！

他與大家分享的主題是:?“10%成本定制類 GPT-4 多模態(tài)大模型?”，屆時將介紹新一代多模態(tài)大模型概述與VPGTrans重點(diǎn)實(shí)驗解析。

Talk·信息
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主題：10%成本定制類 GPT-4 多模態(tài)大模型

嘉賓：新加坡國立大學(xué)在讀博士生 — 張傲

時間：北京時間?06月01日(周四)20:00

地點(diǎn)：TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

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Talk·介紹

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最近的多模態(tài)（對話）大模型將大語言模型的強(qiáng)大能力擴(kuò)展到多模態(tài)輸入，實(shí)現(xiàn)了強(qiáng)大的多模態(tài)語義理解，比如最近的GPT-4、BLIP-2、Flamingo等。但訓(xùn)練一個多模態(tài)對話模型往往需要成百上千的GPU時長和上億數(shù)據(jù)。于是我們探究如何通過視覺模塊遷移的方法來實(shí)現(xiàn)低成本(如10%成本)的新模型構(gòu)建。

Talk大綱

1、新一代多模態(tài)大模型概述

2、類 GPT4 多模態(tài)模型高效構(gòu)建框架 VPGTrans

3、VPGTrans重點(diǎn)實(shí)驗解析

4、VL-LLaMA 和 VL-Vicuna 模型的訓(xùn)練及開源?

Talk·預(yù)習(xí)資料

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paper鏈接：https://arxiv.org/abs/2305.01278

項目主頁：

https://vpgtrans.github.io/

代碼：

https://github.com/VPGTrans/VPGTrans?

Talk·提問交流

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Talk·嘉賓介紹

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新加坡國立大學(xué)二年級博士生，研究方向為多模態(tài)學(xué)習(xí)，導(dǎo)師為Chua Tat-Seng。曾在ICCV, ECCV, EMNLP等頂會發(fā)表多篇論文。代表工作有超大規(guī)模場景圖生成方法IETrans (ECCV 2022 Oral)，多模態(tài)提示學(xué)習(xí)方法colorful prompt tuning (CPT)。

個人主頁：

https://waxnkw.github.io/

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-The End-

關(guān)于TechBeat人工智能社區(qū)

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