这是一个具有370亿参数的生成式多模态模型,使用统一的自回归目标在大规模多模态序列上进行训练。
Emu的特点:
1. 有效的扩展显著增强任务无关的上下文学习能力
2. 支持多种模态的数据处理
3. 高参数量带来更强的生成能力
Emu的功能:
1. 在多模态数据集上进行任务无关的上下文学习
2. 生成文本、图像等多模态输出
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这是一个具有370亿参数的生成式多模态模型,使用统一的自回归目标在大规模多模态序列上进行训练。
Emu的特点:
1. 有效的扩展显著增强任务无关的上下文学习能力
2. 支持多种模态的数据处理
3. 高参数量带来更强的生成能力
Emu的功能:
1. 在多模态数据集上进行任务无关的上下文学习
2. 生成文本、图像等多模态输出