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日前，記者從北京市科委、中關(guān)村管委會獲悉，智源多模態(tài)大模型成果“Multimodal learning with next-token prediction for large multimodal models(通過預(yù)測下一個詞元進(jìn)行多模態(tài)學(xué)習(xí)的多模態(tài)大模型)”在1月28日上線國際頂級學(xué)術(shù)期刊Nature，預(yù)計2月12日紙質(zhì)版正式刊發(fā)，這是我國科研機(jī)構(gòu)主導(dǎo)的大模型成果首次在Nature正刊發(fā)表。

2018年以來，GPT采用“預(yù)測下一個詞元”的自回歸路線，實現(xiàn)了語言大模型重大突破，開啟了生成式人工智能浪潮。

而多模態(tài)模型主要依賴對比學(xué)習(xí)、擴(kuò)散模型等專門路線，自回歸路線是否可以作為通用路線統(tǒng)一多模態(tài)，一直是未解之謎。

智源這項成果表明，只采用自回歸路線，就可以統(tǒng)一多模態(tài)學(xué)習(xí)，訓(xùn)練出優(yōu)秀的原生多模態(tài)大模型，對于確立自回歸成為生成式人工智能統(tǒng)一路線具有重大意義。

Nature編輯點評這項研究：智源提出的Emu3僅基于預(yù)測下一個詞元，實現(xiàn)了大規(guī)模文本、圖像和視頻的統(tǒng)一學(xué)習(xí)，其在生成與感知任務(wù)上的性能可與使用專門路線相當(dāng)，這一成果對構(gòu)建可擴(kuò)展、統(tǒng)一的多模態(tài)智能系統(tǒng)具有重要意義。

據(jù)介紹，智源Emu系列模型自2022年啟動研發(fā)以來，圍繞“原生多模態(tài)”這一核心技術(shù)主線持續(xù)迭代，每一個版本均在關(guān)鍵能力與方法論上實現(xiàn)突破。下一步，智源將繼續(xù)圍繞智能與物理世界的深層關(guān)聯(lián)，推進(jìn)面向下一代人工智能的科研創(chuàng)新。