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联合训练大型自回归多模态模型
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种名为JAM框架的模块化方法，用于将文本和图像生成模型集成到一个强大的模型中，实现无缝多模态输出。作者还引入了一种高效的数据调优策略，为混合模态生成任务量身定制。最终调优的模型表现出了无与伦比的性能，是首个明确设计用于此目的的模型。
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关键要点
- 近年来，语言和文本到图像模型的大规模预训练进步革新了机器学习领域。
- 将文本和图像模态集成到一个强大模型中以生成无缝多模态输出仍然是一个重大挑战。
- 提出了联合自回归混合（JAM）框架，系统地融合现有的文本和图像生成模型。
- 引入了一种高效的数据调优策略，专门为混合模态生成任务量身定制。
- 最终调优的模型在生成高质量多模态输出方面表现出无与伦比的性能。
- 该模型是首个明确设计用于无缝多模态生成的模型。
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