4 个月前

PaLI-X:扩展多语言视觉与语言模型

PaLI-X:扩展多语言视觉与语言模型

摘要

我们介绍了多语言视觉与语言模型PaLI-X的训练方法及其在组件规模和训练任务多样性方面的扩展结果。该模型在多种复杂任务上实现了新的性能水平,包括基于图像的标题生成和问答任务、基于图像的文档理解、少量样本(上下文)学习,以及目标检测、视频问答和视频标题生成。PaLI-X在大多数考虑的视觉与语言基准测试中(超过25个)取得了最先进的成果。最后,我们观察到一些新兴能力的出现,例如复杂的计数和多语言目标检测,这些任务并未明确包含在训练任务组合中。

代码仓库

doc-doc/NExT-OE
pytorch
GitHub 中提及

基准测试

基准方法指标
chart-question-answering-on-chartqaPaLI-X (Single-task FT)
1:1 Accuracy: 70.9
chart-question-answering-on-chartqaPaLI-X (Multi-task FT)
1:1 Accuracy: 70.6
chart-question-answering-on-chartqaPaLI-X (Single-task FT w/ OCR)
1:1 Accuracy: 72.3
fine-grained-image-recognition-on-ovenPaLI-X
Accuracy: 23.1
temporal-casual-qa-on-next-qaPaLI-X
WUPS: 38.3
visual-question-answering-on-docvqa-testPaLI-X (Single-task FT w/ OCR)
ANLS: 0.868
visual-question-answering-on-docvqa-testPaLI-X (Single-task FT)
ANLS: 0.80
visual-question-answering-on-docvqa-testPaLI-X (Multi-task FT)
ANLS: 0.809
visual-question-answering-on-ok-vqaPaLI-X (Single-task FT)
Accuracy: 66.1
visual-question-answering-vqa-onPaLI-X (Single-task FT)
ANLS: 49.2
visual-question-answering-vqa-onPaLI-X (Multi-task FT)
ANLS: 50.7
visual-question-answering-vqa-onPaLI-X (Single-task FT w/ OCR)
ANLS: 54.8
visual-question-answering-vqa-on-infoseekPaLI-X
Accuracy: 24

用 AI 构建 AI

从想法到上线——通过免费 AI 协同编程、开箱即用的环境和市场最优价格的 GPU 加速您的 AI 开发

AI 协同编程
即用型 GPU
最优价格
立即开始

Hyper Newsletters

订阅我们的最新资讯
我们会在北京时间 每周一的上午九点 向您的邮箱投递本周内的最新更新
邮件发送服务由 MailChimp 提供
PaLI-X:扩展多语言视觉与语言模型 | 论文 | HyperAI超神经