1/10体量达到SOTA!谷歌发布5B参数视觉语言模型PaLI-3,更小更快却更强
堪称改变游戏规则的视觉语言模型PaLI-3问世,引得大量科研人员关注。PaLI-3是谷歌最新推出的视觉语言模型,以更小的体量,更快的推理速度,达到了更强的性能。PaLI-3还未完全开源,但是开发人员已经发布了多语言和英文SigLIPBase、Large和So400M模型。
谷歌发布PaLI-3视觉语言模型 小体量达到SOTA!
谷歌最新发布的PaLI-3视觉语言模型在小体量下实现了SOTA性能,引起广泛关注。这款模型以更小的体量和更快的推理速度实现更强大的性能,是谷歌去年推出的多模态大模型PaLI的升级版。这一创新有望影响视觉语言模型的未来发展方向,提供更高效的解决方案。
Google发布PaLI-3视觉语言模型,性能相当于体积大10倍的模型
GoogleResearch和GoogleDeepMind日前发布了名为PaLI-3的新一代视觉语言模型,尽管仅拥有50亿参数,但其性能令人瞩目。与体积大10倍的竞争对手相比,PaLI-3在多模态测试中表现出色,能够回答关于图像的问题、描述视频、识别对象和读取图像上的文本。该研究团队表示,PaLI-3的性能表现,尽管仅有50亿参数,重新激发了对复杂VLM核心组成部分的研究兴趣,并有望推动新一代大规模VLM的发展。
谷歌视觉语言模型PaLI-3问世,参数仅5B,更小、更快、更强
在多模态大模型领域,拼参数赢性能的同时,追求参数更小、速度更快、性能更强是另一条研究路径。在大模型时代,视觉语言模型的参数已经扩展到了数百甚至数千亿,使得性能持续增加。表7和表8评估了模型的公平性、偏差和其他潜在问题。