【ICML2024】揭示大脑中视觉-语言整合的多模态网络数据派THU共 760字，需浏览 2分钟 ·2024-07-01 17:00 来源：专知 本文为论文介绍，建议阅读5分钟 我们发现，在我们评估的多模态训练技术变体中，CLIP风格的训练最适合下游神经活动预测。 我们使用（多）模态深度神经网络（DNNs）来探测人类大脑中多模态整合的部位，通过预测人类受试者在观看电影时进行的立体脑电图（SEEG）记录来实现这一目标。我们将多模态整合的部位操作化为多模态视觉-语言模型比单模态语言、单模态视觉或线性整合的语言-视觉模型更好地预测记录的区域。我们的目标DNN模型涵盖不同的架构（如卷积网络和Transformer）和多模态训练技术（如交叉注意力和对比学习）。作为关键的启用步骤，我们首先证明了训练过的视觉和语言模型在预测SEEG信号的能力上系统地优于其随机初始化的对应模型。然后，我们将单模态和多模态模型进行比较。由于我们的目标DNN模型通常具有不同的架构、参数数量和训练集（可能掩盖因整合而产生的差异），我们对两个模型（SLIP和SimCLR）进行了受控比较，这两个模型除了输入模态外，其余属性保持相同。通过这种方法，我们确定了大量的神经部位（平均1090个总部位中的141个或12.94%）和大脑区域，在这些区域似乎发生了多模态整合。此外，我们发现，在我们评估的多模态训练技术变体中，CLIP风格的训练最适合下游神经活动预测。 浏览 6点赞 评论 收藏 分享 手机扫一扫分享分享 举报 评论图片表情视频评价全部评论推荐 多模态视觉语言模型 Mini-Gemini大家好，又见面了，我是 GitHub 精选君！背景介绍随着大数据和人工智能技术的快速发展，多模态视觉语言模型（Multi-modality Vision Language Models）已成为近年来研究的热点。这类模型通过融合图像和文本信息，能够更好地理解和生成复杂的视觉语言内容，广泛应用于图像标注VLE视觉-语言多模态预训练模型VLE (Vision-Language Encoder)是一种基于预训练文本和图像编码器的图像-文本多模态理解模型，可应用于如视觉问答、图像-文本检索等多模态判别任务。特别地，在对语言理解和推理能力VLE视觉-语言多模态预训练模型VLE (Vision-Language Encoder) 是一种基于预训练文本和图像编码器的图像-Macaw-LLM多模态语言建模Macaw-LLM：具有图像、视频、音频和文本集成的多模态语言建模Macaw-LLM是一项探索性的尝试，它通过无缝结合图像、视频、音频和文本数据开创了多模式语言建模，建立在CLIP、Whisper和LMacaw-LLM多模态语言建模Macaw-LLM：具有图像、视频、音频和文本集成的多模态语言建模Macaw-LLM 是一项探索性的[读论文]语言视觉多模态预训练模型 ViLBERTDeep Learning深度学习笔记0VisualGLM-6B多模态对话语言模型VisualGLM-6B是一个开源的，支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于ChatGLM-6B，具有62亿参数；图像部分通过训练BLIP2-Qformer构建起视觉模型与语言模型的桥mPLUG-Owl多模态大语言模型阿里达摩院提出的多模态GPT的模型：mPLUG-Owl，基于 mPLUG 模块化的多模态大语言模型。VisualGLM-6B多模态对话语言模型VisualGLM-6B多模态对话语言模型0mPLUG-Owl多模态大语言模型阿里达摩院提出的多模态GPT的模型：mPLUG-Owl，基于 mPLUG 模块化的多模态大语言模型。它不仅能理解推理文本的内容，还可以理解视觉信息，并且具备优秀的跨模态对齐能力。论文：https://点赞 评论 收藏 分享 手机扫一扫分享分享 举报
