标签:Variable Vision Position Embedding (V2PE)

N通过优化视觉Token位置编码间隔,清华大学、香港大学与上海AI Lab在视觉-语言多模态大模型中实现百万Token长上下文理解的新突破!基于Variable Vision Position Embedding (V2PE)技术,该研究显著提升了Transformer架构在处理多模态数据集时的表现,使得机器能够更高效地理解和生成复杂的视觉与文本信息。

清华大学、香港大学和上海AI Lab联合提出V2PE:突破视觉-语言多模态大模型长上下文瓶颈 机器之心的AIxiv专栏一直致力于发布前沿的学术和技术,过去几年已报道了超过2000篇来自全球顶尖高校和企业的研究成果。为了进一步促进学术交流与传播,我们诚邀各位学者和研究人员投稿或联系报道,邮箱为liyazhou@jiqizhixin.com和zhaoyunfeng@jiqizhixin.com。 本文由葛俊岐(清华大学本科生)、陈子熠(清华大学本科生)、林锦涛(香港大学博士生)和祝金国(上海AI Lab青年研究员)共同撰写,通讯作者是朱锡洲,他的研究方向包括视...