字节豆包、武大提出 CAL：通过视觉相关的 token 增强多模态对齐效果

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原标题：字节豆包、武大提出 CAL：通过视觉相关的 token 增强多模态对齐效果
关键字：字节跳动,模型,文本,图片,豆包
文章来源：机器之心
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在这个过程中，模态的对齐是通过文本 token 隐式实现的，如何做好这一步的对齐非常关键。
针对这一问题，武汉大学、字节跳动豆包大模型团队和中国科学院大学的研究人员提出了一种基于对比学习的文本 token 筛选方法（CAL），从文本中筛选出与图像高度相关的 token，并加大其损失函数权重，从而实现更精准的多模态对齐。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2405.17871
代码链接：https://github.com/foundation-multimodal-m

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