DeepSpeed-VisualChat：多轮多图像交互聊天通过多模态因果关注

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

为了解决现有多模态模型在多图像、多轮对话中处理交叉图像和文本输入的能力不足的问题，我们提出了 DeepSpeed-VisualChat 框架，以优化大型语言模型的性能，并提升大型视觉和语言模型处理交叉输入的能力。相比现有框架，DeepSpeed-VisualChat 在多模态语言模型方面具有较高的可伸缩性，并为未来的探索奠定了坚实的基础。

该文介绍了一种名为MMICL的模型，用于解决图像与文本交叉多模态提示的问题。该模型能够适应用户真实应用中复杂的提示，在广泛的视觉-语言任务中取得了新的最先进的零样本和少样本性能。

MMICL 图像与文本交叉多模态提示 少样本性能 视觉-语言任务 零样本
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