多模态数据管理和使用
1. 概述多模态数据管理针对图片等多模态数据，可通过多模态大模型、Embedding模型等进行预处理（智能打标、语义索引），形成丰富的元数据。借助这些元数据，支持对多模态数据进行搜索、筛选等操作，便于快速挖掘特定场景的数据子集，用于进一步的数据标注、训练等流程。同时，PAI数据集还开放了全套Open...
多模态大模型Pipeline构建：多模态数据处理与大模型训练实战指南
多模态模型预训练可提升跨模态理解与泛化能力，优化下游任务表现，适用于图像描述、视觉问答等跨模态任务。本方案以LLaVa多模态数据集和Qwen2-VL-7B-Instruct模型为例，介绍从数据准备、多模态模型预训练到服务部署的完整流程。
当AI学会“跨界思考”：多模态模型如何重塑人工智能
当AI学会“跨界思考”：多模态模型如何重塑人工智能 在人工智能的演进道路上，一个关键的转折点正在出现：模型正从单一的文本理解迈向融合视觉、听觉甚至更多感官的“多模态”学习。这种跨界能力，让人工智能第一次真正接近人类的认知方式。 传统的AI模型如同只精通一门的学者——有的专攻文字，有的擅长图像。而多模态大模型则像一位通才...
多模态RLHF标注模板
多模态RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）标注模板提供多模态标注的功能，在对话改写的基础上，可以接入输入机器人进行自动问答，也可以在手动问答模式输入文字、图片等多模态类型的内容。
构建多模态RAG
传统的RAG流程只处理文本，会忽略PDF、Word等文档中的图片，导致信息丢失。PAI-RAG的多模态功能集成了多模态大语言模型（LLM），能够同时理解图文内容，提供更完整的回答。本文将介绍如何在RAG服务中启用多模态推理。
通过EAS一键部署MLLM多模态大语言模型应用
多模态大语言模型（Multimodal Large Language Model, MLLM）能够同时处理多种模态的数据，将文本、图像、音频等不同类型的信息进行融合，从而更全面地理解复杂的情境和任务。适用于需要跨模态理解与生成的场景。通过EAS，您可以在5分钟内一键部署MLLM推理服务应用，获得大模型的推理能力。本文为您介绍如何通过EAS一键部署和调用MLLM推理服务。
多模态大模型代表了人工智能领域的新一代技术范式
多模态大模型代表了人工智能领域的新一代技术范式，它结合了多种类型的输入数据和复杂的模型结构，以提高系统在多样化任务上的表现和适应能力。 示例代码 import torch from torchvision import transforms from PI...
清华大学周伯文教授：从原则到实践解读多模态人工智能进展与可信赖AI
以人为中心的 AI 才是真正有活力的 AI。 在 WAIC 2022 AI 开发者论坛上，清华大学惠妍讲席教授、IEEE/CAAI Fellow、衔远科技创始人周伯文发表主题演讲《多模态人工智能进展与可信赖 AI：从原则到实践》。在演讲中，他主要介绍了多模态 AI 近期的突破以及可信 AI 的挑战。目前人工智能正在从 “AI” 走向“可信赖 AI”。在全球范围内，可信赖 AI 也正逐渐成...
PyTorch 官方库「上新」，TorchMultimodal 助力多模态人工智能
多模态人工智能是一种新型 AI 范式，是指图像、文本、语音、视频等多种数据类型，与多种智能处理算法相结合，以期实现更高的性能。 近日，PyTorch 官方发布了一个 domain library--TorchMultimodal，用于 SoTA 多任务、多模态模型的大规模训练。该库提供了：可组合的 building block（module、transforms、损失函数）用于加速模型开...
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