开源多模态OpenFlamingo横空出世,基于Flamingo架构实现图像文本自由对话,重塑人机交互未来

注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》(跟我一起学人工智能)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】

清华《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》书籍配套视频课程【陈敬雷】

文章目录

  • GPT多模态大模型与AI Agent智能体系列一百六十五
    • 开源多模态OpenFlamingo横空出世,基于Flamingo架构实现图像文本自由对话,重塑人机交互未来
      • 更多技术内容
  • 总结

GPT多模态大模型与AI Agent智能体系列一百六十五

开源多模态OpenFlamingo横空出世,基于Flamingo架构实现图像文本自由对话,重塑人机交互未来

7.1.7 OpenFlamingo
OpenFlamingo是一种多模态语言模型,可以用于各种任务。该框架基于DeepMind的Flamingo模型,为开发者提供了一个全新的工具,使其能够更方便地处理图像、视频和文本等多模态内容。它在大型多模态数据集(例如Multimodal C4)上进行训练,可用于生成基于交织图像/文本的文本。例如,OpenFlamingo可以用于为图像生成标题,或在给定图像和文本段落的情况下生成问题。这种方法的好处是能够通过上下文学习快速适应新任务。OpenFlamingo开源地址为https://github.com/mlfoundations/open_flamingo。
1.主要特点
OpenFlamingo的主要特点如下:
(1)基于Flamingo模型:OpenFlamingo框架基于DeepMind的Flamingo模型,继承了其强大的多模态处理能力。这意味着开发者可以使用该框架处理各种类型的数据,包括图像、视频和文本等。
(2)开源和免费:OpenFlamingo是开源项目,意味着任何人都可以免费地使用其中的代码和数据集。这为开发者提供了一个非常便利的平台,使其能够更方便地进行研究和开发。
(3)丰富的功能和工具:OpenFlamingo框架提供了许多实用的功能和工具,如大规模多模态数据集、视觉-语言任务的上下文学习评估基准等。这些功能和工具可以帮助开发者更好地进行模型训练和评估。
2.模型架构
OpenFlamingo模型的架构类似于DeepMind的Flamingo模型,结合了预训练的视觉编码器和语言模型,通过交叉注意力层来实现两者的融合。这种架构设计使得模型能够有效地处理和理解图像与文本之间的交互关系。在多模态学习中,通常会有一个专门的组件来处理视觉输入,比如使用卷积神经网络来提取图像的特征。另一个组件则是处理文本输入的基于Transformer架构的语言模型,这两个组件通过交叉注意力层连接起来,使得模型能够在处理一种模态的信息时考虑到另一种模态的信息。交叉注意力层是关键的部分,它允许模型在两种模态之间建立联系,从而实现更复杂的推理和学习。例如,当模型需要生成一个图像的描述时,它可以利用视觉编码器提取的图像特征和语言模型的知识来生成相关的文本。
3.应用场景
OpenFlamingo框架在多个领域都有广泛的应用场景。例如,在图像识别领域,开发者可使用该框架训练模型来识别各种图像中的物体和场景。在NLP领域,OpenFlamingo可以帮助开发者构建更智能的聊天机器人或文本生成系统。此外,该框架还可以应用于视频分析、语音识别等领域。
综上所述,OpenFlamingo是一个强大的开源框架,它为大型多模态模型的训练和评估提供了一个便捷的工具,有助于推动多模态人工智能技术的发展。

更多技术内容

更多技术内容可参见
清华《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》书籍配套视频【陈敬雷】。
更多的技术交流和探讨也欢迎加我个人微信chenjinglei66。

总结

此文章有对应的配套新书教材和视频:

【配套新书教材】
《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》(跟我一起学人工智能)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】
新书特色:《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》(跟我一起学人工智能)是一本2025年清华大学出版社出版的图书,作者是陈敬雷,本书深入探讨了GPT多模态大模型与AI Agent智能体的技术原理及其在企业中的应用落地。
全书共8章,从大模型技术原理切入,逐步深入大模型训练及微调,还介绍了众多国内外主流大模型。LangChain技术、RAG检索增强生成、多模态大模型等均有深入讲解。对AI Agent智能体,从定义、原理到主流框架也都进行了深入讲解。在企业应用落地方面,本书提供了丰富的案例分析,如基于大模型的对话式推荐系统、多模态搜索、NL2SQL数据即席查询、智能客服对话机器人、多模态数字人,以及多模态具身智能等。这些案例不仅展示了大模型技术的实际应用,也为读者提供了宝贵的实践经验。
本书适合对大模型、多模态技术及AI Agent感兴趣的读者阅读,也特别适合作为高等院校本科生和研究生的教材或参考书。书中内容丰富、系统,既有理论知识的深入讲解,也有大量的实践案例和代码示例,能够帮助学生在掌握理论知识的同时,培养实际操作能力和解决问题的能力。通过阅读本书,读者将能够更好地理解大模型技术的前沿发展,并将其应用于实际工作中,推动人工智能技术的进步和创新。

【配套视频】

清华《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》书籍配套视频【陈敬雷】
视频特色: 前沿技术深度解析,把握行业脉搏

实战驱动,掌握大模型开发全流程

智能涌现与 AGI 前瞻,抢占技术高地

上一篇:《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》系列一》大模型技术原理 - 大模型技术的起源、思想
下一篇:DeepSeek大模型技术系列五》DeepSeek大模型基础设施全解析:支撑万亿参数模型的幕后英雄

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若转载,请注明出处:http://www.pswp.cn/bicheng/97024.shtml
繁体地址,请注明出处:http://hk.pswp.cn/bicheng/97024.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

电子衍射模拟:基于GPU加速的MATLAB/Julia实现

点击 “AladdinEdu,同学们用得起的【H卡】算力平台”,注册即送-H卡级别算力,80G大显存,按量计费,灵活弹性,顶级配置,学生更享专属优惠。 引言:电子衍射模拟的重要性与计算挑战 电子…

easyExcel动态应用案例

代码链接&#xff1a;https://download.csdn.net/download/ly1h1/919402991.案例说明&#xff1a;1.1.导入功能导入数据实现转换成 List<List<String>> headers和 List<List<String>> datas&#xff0c;后续补充可以与数据模型注解结合&#xff0c;形…

【数据结构入门】排序算法(5):计数排序

目录 1. 比较排序和非比较排序 2. 计数排序的原理 2.1 计数排序的弊端 3.代码复现 3.1 代码分析 3.2 排序核心 3.3 时间、空间复杂度 1. 比较排序和非比较排序 比较排序是根据排序元素的具体数值比较来进行排序&#xff1b;非比较排序则相反&#xff0c;非比较排序例如&…

输入3.8V~32V 输出2A 的DCDC降压芯片SCT9320

同志们&#xff0c;今天来个降压芯片SCT9320。输入3.8V~32V&#xff0c;输出最高可以达到2A。0.8V的参考电压。500k的开关频率。一共八个引脚&#xff0c;两个NC&#xff08;为什么不做成六个引脚呢&#xff1f;&#xff09;。EN引脚悬空或者接到VIN都可以直接启动&#xff0c;…

C++类和对象详解(2);初识类的默认成员函数

1.类的默认成员函数默认成员函数就是用户没有显示实现&#xff0c;编译器会自动生成的成员函数称为默认成员函数。一个类我们不写的情况下编译器会默认生成以下的6个默认成员函数。&#xff08;1&#xff09;构造函数&#xff1a;主要完成初始化的工作&#xff08;2&#xff09…

PLC通信 Tpc客户端Socket

1.PLC通信 namespace _2.PLC通信 {public partial class Form1 : Form{public Form1(){InitializeComponent();}//连接//1.型号: 跟PLC沟通 使用哪个型号的PLC//2.IP 同上//3.机台号:同上//4.插槽号:同上Plc plc new Plc(CpuType.S71200, "192.168.25.80", 0, 1);pr…

Android 开发实战:从零到一集成 espeak-ng 实现中文离线 TTS(无需账号开箱即用)

简介 在移动应用开发中,语音合成(TTS)技术是提升用户体验的重要工具。然而,许多开发者在集成 TTS 时面临依赖网络、需注册账号、功能受限等问题。本文将带你从零开始,通过开源项目 espeak-ng,实现无需账号、开箱即用的中文离线语音播报。 文章将覆盖以下核心内容: esp…

直播APP集成美颜SDK详解:智能美妆功能的开发实战

在这个“颜值即正义”的时代&#xff0c;用户对直播APP的第一印象&#xff0c;往往来自主播的画面质量。高清的视频固然重要&#xff0c;但如果缺少自然美颜和智能美妆功能&#xff0c;观众体验就会大打折扣。于是&#xff0c;美颜SDK成了直播行业的“标配”。今天&#xff0c;…

C++内存管理:new与delete的深层解析

1. 引言在C的世界里&#xff0c;动态内存管理是一个核心话题。对于从C语言过渡到C的开发者来说&#xff0c;一个常见的困惑是&#xff1a;既然C语言的malloc和free依然可以在C中使用&#xff0c;为什么C还要引入new和delete这两个操作符&#xff1f;本文将深入探讨这两对内存管…

【AI开发】【前后端全栈】[特殊字符] AI 时代的快速开发思维

&#x1f680; AI 时代的快速开发思维 —— 以 Django Vue3 为例的前后端分离快捷开发流程 一、AI 时代的开发新思路 在 AI 的加持下&#xff0c;软件开发不再是“纯体力活”&#xff0c;而是 思维工具自动化 的协作。 过去&#xff1a;需求 → 设计 → 开发 → 测试 → 上…

Day24_【深度学习(3)—PyTorch使用—张量的创建和类型转换】

一、创建张量1.张量基本创建方式torch.tensor 根据指定数据创建张量 &#xff08;最重要&#xff09;torch.Tensor 根据形状创建张量, 其也可用来创建指定数据的张量torch.IntTensor、torch.FloatTensor、torch.DoubleTensor 创建指定类型的张量1.1 torch.tensor# 方式一&…

3-12〔OSCP ◈ 研记〕❘ WEB应用攻击▸利用XSS提权

郑重声明&#xff1a; 本文所有安全知识与技术&#xff0c;仅用于探讨、研究及学习&#xff0c;严禁用于违反国家法律法规的非法活动。对于因不当使用相关内容造成的任何损失或法律责任&#xff0c;本人不承担任何责任。 如需转载&#xff0c;请注明出处且不得用于商业盈利。 …

AI 大模型赋能智慧矿山:从政策到落地的全栈解决方案

矿山行业作为能源与工业原料的核心供给端&#xff0c;长期面临 “安全生产压力大、人工效率低、技术落地难” 等痛点。随着 AI 大模型与工业互联网技术的深度融合&#xff0c;智慧矿山已从 “政策引导” 迈入 “规模化落地” 阶段。本文基于 AI 大模型智慧矿山行业解决方案&…

Node.js 项目依赖包管理

h5打开以查看 一、核心理念&#xff1a;从“能用就行”到“精细化管理” 一个规范的依赖管理体系的目标是&#xff1a; 可复现&#xff1a;在任何机器、任何时间都能安装完全一致的依赖&#xff0c;保证构建结果一致。 清晰可控&#xff1a;明确知道每个依赖为何存在&#x…

洛谷P1835素数密度 详解

题目如下&#xff1a;这里面有部分代码比较有意思&#xff1a;1&#xff0c;为何开始先遍历&#xff0c;最终值小于50000&#xff1f;因为题目要求的右边与左边差小于 10^6 &#xff0c;所以最多有10^3个素数&#xff0c;所以保存里面的素数数量大于1000&#xff0c;而50000的化…

突破限制:FileCodeBox远程文件分享新体验

文章目录【视频教程】1.Docker部署2.简单使用演示3. 安装cpolar内网穿透4. 配置公网地址5. 配置固定公网地址在隐私日益重要的今天&#xff0c;FileCodeBox与cpolar的协同为文件传输提供了安全高效的解决方案。通过消除公网IP限制和隐私顾虑&#xff0c;让每个人都能掌控自己的…

以太网链路聚合实验

一、实验目的掌握使用手动模式配置链路聚合的方法掌握使用静态 LACP 模式配置链路聚合的方法掌握控制静态 LACP 模式下活动链路的方法掌握静态 LACP 的部分特性的配置二、实验环境安装有eNSP模拟器的PC一台&#xff0c;要求PC能联网。三、实验拓扑LSW1与LSW2均为S3700交换机。L…

autMan安装教程

一、安装命令 如果你系统没安装docker&#xff0c;请看往期教程 以下为通用命令 docker run -d --name autman --restart always -p 8080:8080 -p 8081:8081 -v /root/autman:/autMan --log-opt max-size10m --log-opt max-file3 hdbjlizhe/autman:latest解释一下以上命令&…

【无人机】自检arming参数调整选项

检查项目 (英文名)中文含义检查内容四旋翼建议 (新手 → 老手)理由说明All所有检查启用下面所有的检查项目。✅ 强烈建议勾选这是最安全的设置&#xff0c;确保所有关键系统正常。Barometer气压计检查气压计是否健康、数据是否稳定。✅ 必须勾选用于定高模式&#xff0c;数据异…

数字图像处理(1)OpenCV C++ Opencv Python显示图像和视频

Open CV C显示图像#include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv;//包含cv命名空间 int main() {//imread(path)&#xff1a;从给定路径读取一张图片&#xff0c;储存为Mat变量对象Mat img imread("images/love.jpg");//named…