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Next Embedding Prediction
Next Embedding Prediction
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新框架利用生成来提升MLLM的视觉理解能力
研究人员推出了一种名为GAS的新型训练框架，该框架利用生成作为辅助监督来增强多模态大语言模型（MLLM）的视觉理解能力。该方法在解耦的Transformer混合架构中应用了下一嵌入预测（NEP），允许生成损失来优化共享的视觉通路，而不会影响上层的理解模块。该框架旨在在训练后无需额外推理成本的情况下提高感知和空间理解能力。
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新的GAS框架以零推理开销增强了MLLM的视觉理解能力
研究人员开发了一个名为GAS的新框架，该框架使用生成作为辅助监督方法来增强多模态大型语言模型（MLLM）的视觉理解能力。GAS在解耦的Transformer混合（MoT）架构中采用了下一嵌入预测（NEP）。这种方法允许生成任务在不增加训练后任何推理开销的情况下，用更精细的空间细节和更强的视觉保留来丰富视觉通路，从而提高感知和空间理解能力。