这是一个令人惊喜的研究方向–图像和文本数据

除了先进的单模态模型，大型多模态模型也正在进入人们的视野。这些模型是迄今为止最先进的模型，因为它们可以接受许多不同的输入模式（例如，语言、图像、语音、视频），并且在某些情况下，还可以产生不同的输出模式，例如，从描述性句子或段落生成图像，或用人类语言简要描述图像的视觉内容。这是一个令人惊讶的研究方向，因为与现实世界类似，在多模态数据中学习更容易（例如，阅读一些文章和观看演示比仅仅阅读有用得多）。因此，将图像和文本配对可以帮助完成多种语言的检索任务，更好地理解如何将文本和图像输入配对可以更好地改进图像字幕任务。同样，视觉和文本数据的联合训练有助于提高视觉分类任务的准确性和鲁棒性，而图像、视频和音频任务的联合训练则提高了所有模态的泛化性能。还有一些诱人的迹象表明，自然语言可以用作图像处理的输入翻译记忆理论及几款计算机辅助翻译软件评介，以告诉机器人如何与世界交互并控制其他软件系统，这预示着用户界面开发方式可能会发生变化。这些模型处理的模式将包括语音、声音、图像、视频和语言，甚至可能扩展到结构化数据、知识图和时间序列数据等等。视觉和文本数据的联合训练有助于提高视觉分类任务的准确性和鲁棒性，而图像、视频和音频任务的联合训练则提高了所有模态的泛化性能。还有一些诱人的迹象表明，自然语言可以用作图像处理的输入，以告诉机器人如何与世界交互并控制其他软件系统，这预示着用户界面开发方式可能会发生变化。这些模型处理的模式将包括语音、声音、图像、视频和语言，甚至可能扩展到结构化数据、知识图和时间序列数据等等。视觉和文本数据的联合训练有助于提高视觉分类任务的准确性和鲁棒性，而图像、视频和音频任务的联合训练则提高了所有模态的泛化性能。还有一些诱人的迹象表明，自然语言可以用作图像处理的输入，以告诉机器人如何与世界交互并控制其他软件系统，这预示着用户界面开发方式可能会发生变化。这些模型处理的模式将包括语音、声音、图像、视频和语言，甚至可能扩展到结构化数据、知识图和时间序列数据等等。和音频任务提高了所有模态的泛化性能。还有一些诱人的迹象表明，自然语言可以用作图像处理的输入，以告诉机器人如何与世界交互并控制其他软件系统，这预示着用户界面开发方式可能会发生变化。这些模型处理的模式将包括语音、声音、图像、视频和语言，甚至可能扩展到结构化数据、知识图和时间序列数据等等。和音频任务提高了所有模态的泛化性能。还有一些诱人的迹象表明，自然语言可以用作图像处理的输入，以告诉机器人如何与世界交互并控制其他软件系统翻译记忆理论及几款计算机辅助翻译软件评介，这预示着用户界面开发方式可能会发生变化。这些模型处理的模式将包括语音、声音、图像、视频和语言，甚至可能扩展到结构化数据、知识图和时间序列数据等等。