第一个发现，是地震科学家在日本西南部发现的一种奇怪的低振幅信号。这种信号往往会持续几个小时到几周，科学家们将之称为「构造震颤」。
该方法利用专有的大型语言模型在约100种语言的文本嵌入任务中生成了各种合成数据。与复杂的预训练阶段不同，该方法使用基本的对比损失函数，将开源的仅解码的大型语言模型在生成的合成数据上进行微调。
在实验中，VCoder与开源的多模态LLMs（如MiniGPT-4、InstructBLIP、LLaVA-1.5和CogVLM）进行了比较，并在COST验证集上进行了测试。实验结果表明，VCoder在对象识别任务中表现最佳，特别是在对象计数和识别方面优于基线模型。在处理复杂场景中的对象计数和识别任务时，VCoder展现出更高的准确性，尤其是在场景中有许多实体时。
站长之家（ChinaZ.com）1月4日 消息:近期，GPT-4V的开源替代方案在中国的顶尖学府清华、浙大等的推动下，出现了一系列性能优异的开源视觉模型。其中，LLaVA、CogAgent和BakLLaVA是三种备受关注的开源视觉语言模型。
据悉，M2UGen采用了创新的方法，生成了大规模的多模态音乐指导数据集，用于训练模型。这包括MU-LLaMA模型生成的1.2k多小时音乐字幕数据集。模型结合了MU-LLaMA、BLIP图像字幕模型、MPT-7B-Chat模型以及VideoMAE字幕模型，以在各个领域生成对应的指导。