Flamingo：通向多模态AI的里程碑

在人工智能领域,多模态建模一直是研究的前沿方向。近年来,随着计算机视觉和自然语言处理技术的飞速发展,如何将图像和文本信息进行有效融合成为了一个重要课题。2022年,DeepMind团队提出的Flamingo模型在这一领域取得了突破性进展,为视觉语言建模开辟了新的方向。本文将深入浅出地介绍Flamingo模型的核心思想和技术细节,帮助读者全面了解这一里程碑式的工作。

多模态建模简介

在深入Flamingo之前,我们首先需要理解什么是多模态建模。简单来说,多模态建模是指能够同时处理多种类型数据的机器学习模型。在人工智能领域,我们通常将文本、图像、表格、音频等不同类型的数据称为不同的"模态"。因此,能够同时理解和处理多种模态数据的模型就是多模态模型。

视觉语言建模是多模态建模中最受关注的方向之一。它主要研究如何让机器同时理解图像和文本,并完成涉及两种模态的任务。具体来说,视觉语言建模包括以下几类典型任务:

1. 视觉问答(Visual Question Answering): 给定一张图片和一个关于该图片的文字问题,模型需要生成相应的回答。
2. 图像描述(Image Captioning): 给定一张图片,模型需要生成描述该图片内容的文字。
3. 视觉对话(Visual Dialogue): 模型需要进行包含图像和文本的连贯对话。
4. 图像分类(Image Classification): 给定一张图片,模型需要将其归类到预定义的文本类别中。

在Flamingo出现之前,研究人员通常会针对特定的视觉语言任务设计专门的模型。例如