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Ziya-VL: 多任务指导微调的双语大型视觉语言模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了“文兰”项目的研究方向，使用BriVL预训练模型和跨模态对比学习框架，实现大规模多模态预训练。同时，建立了中文多源图像文本语料库RUC-CAS-WenLan，用于BriVL模型的预训练。实验结果表明，BriVL模型在各种下游任务中的性能优于UNITER和OpenAI CLIP。
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关键要点
- 文兰项目的研究方向是通过BriVL预训练模型和跨模态对比学习框架实现大规模多模态预训练。
- 建立了中文多源图像文本语料库RUC-CAS-WenLan，用于BriVL模型的预训练。
- 实验结果显示，BriVL模型在各种下游任务中的性能优于UNITER和OpenAI CLIP。
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