Talk预告 | 新加坡国立大学张傲：10%成本定制类 GPT-4 多模态大模型
本期为TechBeat人工智能社区第502期线上Talk！
北京时间06月01日(周四)20:00，新加坡国立大学在读博士生 — 张傲的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！
他与大家分享的主题是: “10%成本定制类 GPT-4 多模态大模型 ”，届时将介绍新一代多模态大模型概述与VPGTrans重点实验解析。
Talk·信息
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主题：10%成本定制类 GPT-4 多模态大模型
嘉宾：新加坡国立大学在读博士生 — 张傲
时间：北京时间 06月01日(周四)20:00
地点：TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/
长按识别二维码，一键预约TALK！
Talk·介绍
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最近的多模态（对话）大模型将大语言模型的强大能力扩展到多模态输入，实现了强大的多模态语义理解，比如最近的GPT-4、BLIP-2、Flamingo等。但训练一个多模态对话模型往往需要成百上千的GPU时长和上亿数据。于是我们探究如何通过视觉模块迁移的方法来实现低成本(如10%成本)的新模型构建。
Talk大纲
1、新一代多模态大模型概述
2、类 GPT4 多模态模型高效构建框架 VPGTrans
3、VPGTrans重点实验解析
4、VL-LLaMA 和 VL-Vicuna 模型的训练及开源
Talk·预习资料
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paper链接：
https://arxiv.org/abs/2305.01278
项目主页：
https://vpgtrans.github.io/
代码：
https://github.com/VPGTrans/VPGTrans
Talk·提问交流
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Talk·嘉宾介绍
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张傲
新加坡国立大学在读博士生
新加坡国立大学二年级博士生，研究方向为多模态学习，导师为Chua Tat-Seng。曾在ICCV, ECCV, EMNLP等顶会发表多篇论文。代表工作有超大规模场景图生成方法IETrans (ECCV 2022 Oral)，多模态提示学习方法colorful prompt tuning (CPT)。
个人主页：
https://waxnkw.github.io/
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-The End-
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