Kosmos-2: 在多模态大语言模型中引入基准和指代能力 FesianXu 20240304 at Baidu Search Team 前言 之前笔者在博文中介绍过kosmos-1模型 [1]，该模型脱胎于MetaLM采用『因果语言模型作为通用任务接口』的思想，采用了多种形式的多模态数据进行训练得到。而在本文将要介绍的kosmos-2中，作者则尝试引入了基准（grounding）和

Overview 总览摘要1 引言2 KOSMOS-2.52.1 模型结构2.1 图像和文本表征2.3 预训练数据2.4 数据处理2.5 过滤与质量控制 3 实验3.1 评估3.2 实现细节3.3 结果3.4 讨论 4 相关工作4.1 多模态大语言模型4.2 图文理解 5 总结与展望 总览 题目: KOSMOS-2.5: A Multimodal Literate Model

Kosmos-2是一个多模态大语言模型，它可以理解和生成包含图像和文本的内容。它的特点是能够将文本中的指代表达式（如“这个”、“那个”等）与图像中的物体对应起来，实现局部理解和交互。如果你想使用Kosmos-2模型，你可以参考以下步骤： 访问这个网址，这是一个基于Hugging Face Spaces的在线平台，可以让你直接与Kosmos-2模型进行交互。选择并插入一张网络图片。点击右下角的“G

Kosmos-2是一个多模态大语言模型，它可以理解和生成包含图像和文本的内容。它的特点是能够将文本中的指代表达式（如“这个”、“那个”等）与图像中的物体对应起来，实现局部理解和交互。如果你想使用Kosmos-2模型，你可以参考以下步骤： 访问这个网址，这是一个基于Hugging Face Spaces的在线平台，可以让你直接与Kosmos-2模型进行交互。选择并插入一张网络图片。点击右下角的“G

Kosmos作为比较经典的OSM切片工具，还是比较好用的。在官网上，对于Kosmos，有这样的描述： What is Kosmos? NOTE: Kosmos is no longer actively maintained, since it has been replaced by a new tool calledMaperitive. The new tool is muc