摘要：近年来,基于大规模语料训练的大参数量语言模型在自然语言理解和生成方面展现出了卓越的性能。同样,基于大规模文本、图像、视频等数据训练的多模态大模型也在视觉内容理解和生成方面表现出色。这些大模型凭借其出色的泛化能力和丰富的参数化知识,能够通过精心设计的指令和微调技术迅速适应新任务。因此,利用这些具有强大泛化能力的大模型解决各个领域的专业问题成为了研究和应用的热点。

摘要：近年来,基于大规模语料训练的大参数量语言模型在自然语言理解和生成方面展现出了卓越的性能。同样,基于大规模文本、图像、视频等数据训练的多模态大模型也在视觉内容理解和生成方面表现出色。这些大模型凭借其出色的泛化能力和丰富的参数化知识,能够通过精心设计的指令和微调技术迅速适应新任务。因此,利用这些具有强大泛化能力的大模型解决各个领域的专业问题成为了研究和应用的热点。

摘要：近年来,基于大规模语料训练的大参数量语言模型在自然语言理解和生成方面展现出了卓越的性能。同样,基于大规模文本、图像、视频等数据训练的多模态大模型也在视觉内容理解和生成方面表现出色。这些大模型凭借其出色的泛化能力和丰富的参数化知识,能够通过精心设计的指令和微调技术迅速适应新任务。因此,利用这些具有强大泛化能力的大模型解决各个领域的专业问题成为了研究和应用的热点。

摘要：随着生成式人工智能在全球范围内掀起应用热潮,通用大语言模型和垂直模型应用给各行业带来深刻变革。2024年,“人工智能+”行动首次被写入我国政府工作报告,体现了国家层面对人工智能技术发展的高度重视。在视听行业,AI技术逐渐被运用到概念设计,深度合成,内容的生成、修复、分发等诸多环节,掀起视听行业生产范式及传播生态的深度变革,为视听行业带来新的商业模式。

摘要：近年来,基于大规模语料训练的大参数量语言模型在自然语言理解和生成方面展现出了卓越的性能。同样,基于大规模文本、图像、视频等数据训练的多模态大模型也在视觉内容理解和生成方面表现出色。这些大模型凭借其出色的泛化能力和丰富的参数化知识,能够通过精心设计的指令和微调技术迅速适应新任务。因此,利用这些具有强大泛化能力的大模型解决各个领域的专业问题成为了研究和应用的热点。

摘要：近年来,基于大规模语料训练的大参数量语言模型在自然语言理解和生成方面展现出了卓越的性能。同样,基于大规模文本、图像、视频等数据训练的多模态大模型也在视觉内容理解和生成方面表现出色。这些大模型凭借其出色的泛化能力和丰富的参数化知识,能够通过精心设计的指令和微调技术迅速适应新任务。因此,利用这些具有强大泛化能力的大模型解决各个领域的专业问题成为了研究和应用的热点。

摘要：近年来,基于大规模语料训练的大参数量语言模型在自然语言理解和生成方面展现出了卓越的性能。同样,基于大规模文本、图像、视频等数据训练的多模态大模型也在视觉内容理解和生成方面表现出色。这些大模型凭借其出色的泛化能力和丰富的参数化知识,能够通过精心设计的指令和微调技术迅速适应新任务。因此,利用这些具有强大泛化能力的大模型解决各个领域的专业问题成为了研究和应用的热点。

摘要：近年来,基于大规模语料训练的大参数量语言模型在自然语言理解和生成方面展现出了卓越的性能。同样,基于大规模文本、图像、视频等数据训练的多模态大模型也在视觉内容理解和生成方面表现出色。这些大模型凭借其出色的泛化能力和丰富的参数化知识,能够通过精心设计的指令和微调技术迅速适应新任务。因此,利用这些具有强大泛化能力的大模型解决各个领域的专业问题成为了研究和应用的热点。

摘要：近年来,基于大规模语料训练的大参数量语言模型在自然语言理解和生成方面展现出了卓越的性能。同样,基于大规模文本、图像、视频等数据训练的多模态大模型也在视觉内容理解和生成方面表现出色。这些大模型凭借其出色的泛化能力和丰富的参数化知识,能够通过精心设计的指令和微调技术迅速适应新任务。因此,利用这些具有强大泛化能力的大模型解决各个领域的专业问题成为了研究和应用的热点。

摘要：图像描述(Image captioning)是一个融合了计算机视觉和自然语言处理这两个领域的研究方向,本文为图像描述设计了一种新颖的显著性特征提取机制(Salient feature extraction mechanism,SFEM),能够在语言模型预测每一个单词之前快速地向语言模型提供最有价值的视觉特征来指导单词预测,有效解决了现有方法对视觉特征选择不准确以及时间性能不理想的问题.SFEM包含全局显著性特征提取器和即时显著性特征提取器这两个部分:全局显著性特征提取器能够从多个局部视觉向量中提取出显著性视觉特征,并整合这些特征到全局显著性视觉向量中;即时显著性特征提取器能够根据语言模型的需要,从全局显著性视觉向量中提取出预测每一个单词所需的显著性视觉特征.本文在MS COCO(Microsoft common objects in context)数据集上对SFEM进行了评估,实验结果表明SFEM能够显著提升基准模型(baseline)生成图像描述的准确性,并且SFEM在生成图像描述的准确性方面明显优于广泛使用的空间注意力模型,在时间性能上也大幅领先空间注意力模型.