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ViLaM: 具有增强的视觉定位和泛化能力的视觉语言模型
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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
研究人员将大型语言模型的推理能力应用于多模态数据，通过统一的表示，LaVIT可以同时处理图像和文本，并在下游任务上表现出优异性能。
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关键要点
- 大型语言模型的进展促使研究人员将推理能力应用于多模态数据。
- LaVIT通过统一的表示同时处理视觉和语言，突破了以视觉内容为提示的限制。
- LaVIT使用视觉分词器将非语言图像转换为LLM可读的离散标记。
- LaVIT在网上规模图像-文本语料库上预训练，展现出优异的多模态理解能力。
- 实验结果表明，LaVIT在下游任务上的性能超过现有模型。
- 代码和模型将在指定的URL上提供。
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