Meta FAIR与NYU解耦多模态视觉编码
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Meta FAIR与NYU解耦多模态视觉编码
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AI 综述
Meta FAIR与NYU在统一数据、匹配计算量的受控实验中证明，多模态模型从零联合训练的视觉编码器可达到预训练编码器同等表现，无需单独预训练阶段。 研究将视觉先验、专用视觉容量和融合位置分开比较。无独立编码器的backbone加入等量参数的专用视觉容量后，视觉理解表现不落下风；在backbone早期层以in-fusion方式加入纯视觉模块，效果与pre-fusion编码器相当，并可降低首token延迟。
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最新进展11月14日 00:17
Meta FAIR 与 NYU 论文：多模态模型无需预训练视觉编码器，关键是专用视觉容量报道时间线
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11月14日
- AGI HuntMeta FAIR 与 NYU 论文：多模态模型无需预训练视觉编码器，关键是专用视觉容量
Meta FAIR 与 NYU 通过统一数据、匹配计算量的受控消融发现，多模态模型从零联合训练的视觉编码器表现与预训练编码器相当，视觉先验并非必需。给无独立编码器的 backbone 增加等量参数的专用视觉容量后，视觉理解不落下风；以 in-fusion 方式早期加入，还可替代 pre-fusion 编码器并降低首 token 延迟。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。