参数量不到10亿的OctopusV3，如何媲美GPT-4V和GPT-4？

AIGC动态欢迎阅读

原标题：参数量不到10亿的OctopusV3，如何媲美GPT-4V和GPT-4？
关键字：模型,图像,研究者,视觉,语言
文章来源：机器之心
内容字数：8880字

内容摘要：

AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年，机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com。多模态 AI 系统的特点在于能够处理和学习包括自然语言、视觉、音频等各种类型的数据，从而指导其行为决策。近期，将视觉数据纳入大型语言模型 (如 GPT-4V) 的研究取得了重要进展，但如何有效地将图像信息转化为 AI 系统的可执行动作仍面临挑战。
在最近的一篇论文中，研究者提出了一种专为 AI 应用设计的多模态模型，引入了「functional token」的概念。
论文标题：Octopus v3: Technical Report for On-device Sub-billion Multimodal AI Agent
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2404.11459.pdf
模型权重和推理代码：https://www.nexa

原文链接：参数量不到10亿的OctopusV3，如何媲美GPT-4V和GPT-4？

联系作者

文章来源：机器之心
作者微信：almosthuman2014
作者简介：专业的人工智能媒体和产业服务平台