百度多模态模型ERNIE-ViL:刷新5项任务记录,登顶权威榜单VCR

作者:很酷cat2024.02.15 20:58浏览量:3

简介:百度在多模态语义理解领域取得重大突破,其知识增强视觉-语言预训练模型ERNIE-ViL在5项多模态任务上刷新世界最好效果,并在权威榜单VCR上超越众多机构,荣登榜首。本文将深入解析ERNIE-ViL的工作原理和实际应用,为读者提供可操作性的建议和解决问题的方法。

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近年来,随着人工智能技术的不断发展,多模态语义理解成为研究的热点领域。多模态语义理解是指利用多种媒体信息(如文本、图像、音频等)来理解人类语言的能力。在这一领域,百度取得了重大突破,其知识增强视觉-语言预训练模型ERNIE-ViL在5项多模态任务上刷新世界最好效果,并在权威榜单VCR上超越众多机构,荣登榜首。
ERNIE-ViL是一种基于文本和图像的多模态预训练模型。它首次将场景图(Scene Graph)知识融入多模态预训练,通过三个多模态预训练的场景图预测任务:物体预测、属性预测和关系预测,提高了模型的多模态语义理解能力。物体预测任务是随机选取图中的一部分物体,对其在句子中对应的词进行掩码,模型根据文本上下文和图片对被掩码的部分进行预测;属性预测任务是对于场景图中的属性-物体对,随机选取一部分词对其中的属性进行掩码,根据物体和上下文和图片对其进行预测;关系预测任务是随机选取一部分“物体-关系-物体”三元组,对其中的关系进行掩码,模型根据对应的物体和上下文和图片对其进行预测。
ERNIE-ViL的出色表现得益于其创新性的设计理念和先进的技术实现。首先,ERNIE-ViL采用了大规模多模态语料库进行训练,涵盖了各种类型的文本和图像数据,从而提高了模型对不同场景的适应性。其次,ERNIE-ViL通过引入场景图知识,使得模型能够更好地理解图像中的物体、属性和关系,从而提高了多模态语义理解的准确性。此外,ERNIE-ViL还采用了先进的深度学习技术和优化算法,使得模型能够更高效地进行训练和推理。
在实际应用中,ERNIE-ViL可以应用于各种多模态语义理解任务,如图像标注、视觉问答、跨媒体检索等。例如,在图像标注任务中,ERNIE-ViL可以根据图像内容生成准确的文本描述;在视觉问答任务中,ERNIE-ViL可以准确地回答与图像相关的问题;在跨媒体检索任务中,ERNIE-ViL可以根据文本或图像信息检索相关的多媒体内容。
总之,百度多模态模型ERNIE-ViL在5项多模态任务上刷新世界最好效果,并在权威榜单VCR上超越众多机构,荣登榜首。这一重大突破将为多模态语义理解领域的发展注入新的活力。未来,随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,多模态语义理解将发挥更加重要的作用。我们期待着百度以及其他研究机构在多模态语义理解领域取得更多的创新成果,为人类的生活带来更多便利和惊喜。

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