浙江大学发布全能多模态大模型OmniBind，刷榜13大benchmark

AIGC动态欢迎阅读

原标题：浙江大学发布全能多模态大模型OmniBind，刷榜13大benchmark
关键字：模型,图像,音频,文本,任务
文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：0字

内容摘要：

夕小瑶科技说原创作者 | Richard在人工智能快速发展的今天，多模态大模型成为了研究的热点。近日，浙江大学的研究团队在这一领域取得了重大突破，发布了名为OmniBind的全能多模态大模型。这个模型不仅支持3D、音频、图像和文本等多种模态的输入，还在13个主要评测基准上取得了领先成绩，展现出了强大的综合能力。
OmniBind的创新之处在于它采用了”空间绑定”的方法，巧妙地整合了14个现有的专业模型的知识，使得模型参数规模达到了70亿到300亿不等。研究团队还设计了独特的权重路由策略，有效地融合了不同来源的知识。这种方法不仅大大提高了模型的性能，还极大地降低了训练成本。
值得注意的是，OmniBind展现出了多项新颖的应用可能，包括跨模态检索、目标定位和音频分离等。这些成果为多模态人工智能的未来发展开辟了新的方向，也为各种实际应用提供了可能性。
接下来，让我们一起深入了解这个突破性的研究，看看OmniBind是如何改变多模态大模型领域的格局的吧。
论文标题：OmniBind: Large-scale Omni Multimodal Representation via Bindin

原文链接：浙江大学发布全能多模态大模型OmniBind，刷榜13大benchmark