尽管相对较小，PaLI-3在多模态测试中超越了体积大10倍的模型，可以回答关于图像的问题、描述视频、识别对象和读取图像上的文本。
尽管规模较小，PaLI-3的性能表现卓越，这归功于对SigLIP方法的对比预训练视觉转换器的应用。小型模型更适合培训和部署，更环保，并允许更快的模型设计研究周期。
站长之家（10月25日 消息:Google Research和Google DeepMind日前发布了名为PaLI-3的新一代视觉语言模型（VLM），尽管仅拥有50亿参数，但其性能令人瞩目。与体积大10倍的竞争对手相比，PaLI-3在多模态测试中表现出色，能够回答关于图像的问题、描述视频、识别对象和读取图像上的文本。
通常情况下，VLM由预训练的图像模型和语言模型组成，后者已经学会将文本与图像相关联。PaLI-3的架构遵循了其前身的先例，包括一个将图像编码为标记的视觉转换器，这些标记连同文本输入一起传递给一个编码器-转换器，产生文本输出。
Google此前已经展示，高度扩展的视觉转换器并不一定会对仅涉及图像的任务（如ImageNet）产生更好的结果，但对于回答有关图像的问题等多模态任务，它可以取得显著的性能提升。随着PaLI-X的推出，Google将模型规模扩大到了550亿参数。
与PaLI-X相比，PaLI-3采用了一种新的训练方法，使用了对比预训练的视觉转换器（SigLIP），类似于CLIP。该视觉转换器仅拥有20亿参数，与语言模型一起，PaLI-3仅有50亿参数。
这种小型模型更适合培训和部署，对环境更友好，并允许更快的模型设计研究周期。令人印象深刻的是，尽管规模相对较小，PaLI-3在超过10个图像转语音测试中与今天的最佳VLM表现相媲美，而且在没有经过视频数据训练的情况下，在需要回答关于视频的问题的测试中也取得了新的最佳成绩。
虽然小型模型具有巨大的潜力，但模型领域的趋势似乎将朝着更大型模型的方向发展。不过，正是PaLI-3在其体积相对较小的情况下表现出色，彰显了SigLIP方法在未经结构化的多模态数据上进行视觉转换器训练的潜力。考虑到这种未经结构化的多模态数据的可用性，Google可能很快会推出更大版本的PaLI-3。
该研究团队表示，PaLI-3的性能表现，尽管仅有50亿参数，重新激发了对复杂VLM核心组成部分的研究兴趣，并有望推动新一代大规模VLM的发展。
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谷歌最新发布的PaLI-3视觉语言模型在小体量下实现了SOTA性能，引起广泛关注。这款模型以更小的体量和更快的推理速度实现更强大的性能，是谷歌去年推出的多模态大模型PaLI的升级版。这一创新有望影响视觉语言模型的未来发展方向，提供更高效的解决方案。
在多模态大模型领域，拼参数赢性能的同时，追求参数更小、速度更快、性能更强是另一条研究路径。在大模型时代，视觉语言模型的参数已经扩展到了数百甚至数千亿，使得性能持续增加。表7和表8评估了模型的公平性、偏差和其他潜在问题。
堪称改变游戏规则的视觉语言模型PaLI-3问世，引得大量科研人员关注。PaLI-3是谷歌最新推出的视觉语言模型，以更小的体量，更快的推理速度，达到了更强的性能。PaLI-3还未完全开源，但是开发人员已经发布了多语言和英文SigLIPBase、Large和So400M模型。
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