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TEAL: 多模态大型语言模型的令牌化和嵌入全部
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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
本文介绍了一种新的神经话题模型M3L-Contrast，用于可比较数据，将多种语言和图像映射到共享的话题空间中。该模型利用预训练的文本和图像嵌入，抽象不同语言和模态之间的复杂性，并产生对齐的语言特定话题。
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关键要点
- 介绍了一种新的多模态多语言神经话题模型M3L-Contrast。
- 该模型用于将多种语言和图像映射到共享的话题空间。
- 利用预训练的文本和图像嵌入，抽象不同语言和模态之间的复杂性。
- 模型能够产生对齐的语言特定话题。
- 可以推断图像中语义概念的文本表示。
- 模型在预测可比较的多语言数据的话题分布方面与零-shot模型相当。
- 在预测可比较的文本和图像的话题分布方面，模型表现优于零-shot模型。
- 模型在未对齐嵌入上的表现几乎与在对齐嵌入上的表现一样好。
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