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张小明 2026/1/7 7:38:51
花店网站建设课程设计,阿里跨境电商平台有哪些,郑州网站推广排名,站内优化怎么做论文标题#xff1a;Graph4MM: Weaving Multimodal Learning with Structural Information 论文地址#xff1a;https://arxiv.org/pdf/2510.16990 创新点 针对以往多模态学习方法在捕捉复杂模态交互方面的局限性#xff0c;提出了Graph4MM框架#xff0c;该框架能够将结…论文标题Graph4MM: Weaving Multimodal Learning with Structural Information论文地址https://arxiv.org/pdf/2510.16990创新点针对以往多模态学习方法在捕捉复杂模态交互方面的局限性提出了Graph4MM框架该框架能够将结构信息从多跳邻居整合到基础模型中并以合理的方式融合特定模态的表示。通过理论和实证分析研究了在基础模型时代图在多模态学习中的作用。研究发现利用拓扑结构来引导模态内和模态间的交互比将图作为一个独立模态更为有效。方法本文的主要研究方法是提出了一个名为Graph4MM的图基多模态学习框架该框架通过整合多跳邻居的结构信息到基础模型中并以合理的方式融合不同模态的特定信息来解决多模态学习中的复杂结构关系问题。具体来说研究者们引入了Hop-Diffused Attention机制它利用因果掩码和跳扩散技术将多跳结构信息整合到自注意力机制中避免了过度平滑的问题并且不需要通过堆叠多个图神经网络GNN层来进行多跳信息聚合。此外研究者们还设计了MM-QFormer这是一个多映射查询变换器用于促进不同模态之间的信息融合。通过这些方法Graph4MM能够有效地捕捉模态内和模态间的复杂交互关系从而在多模态学习任务中取得了显著的性能提升。多模态关系图示本图展示了多模态数据在文档中的复杂关系其中章节、图像、标题和页面描述形成了一个结构化的图。图中通过箭头表示不同元素之间的连接关系例如章节之间的层次关系、图像与文本的配对关系以及图像与页面描述的关联。这些关系构成了一个复杂的图结构其中每个节点如章节、图像都可能与其他节点通过多跳连接相互影响。这种复杂的多模态交互关系是本文研究的核心旨在通过图结构来更好地理解和生成文档中的内容。例如给定章节的内容、图像及其邻近的上下文信息模型需要生成缺失的章节内容如Section III。这一任务不仅需要理解单个模态内的信息还需要跨模态的融合和多跳邻居的信息传递从而体现出图结构在多模态学习中的重要性。多模态图的建模本图展示了多模态图的建模方式。图中定义了一个多模态图 G(V,E,T,P) 其中 V 表示节点集合E 表示边集合T 表示文本属性集合P 表示视觉属性集合。每个节点 v i 可以包含一个唯一的索引、可选的文本属性 t v i 和可选的视觉属性 p v i 。边分为三种类型文本到文本、图像到图像和文本到图像。图中通过示例展示了如何将一个节点例如文档中的一个章节及其相关的文本内容、图像和图像标题建模为图结构其中节点之间的连接基于它们在文档中的语义关系和共现关系。这种图结构能够捕捉多模态数据之间的复杂交互关系为后续的多模态学习任务提供了基础。Graph4MM 框架架构图本图展示了 Graph4MM 框架的整体架构。该框架通过将多模态数据文本和图像建模为图结构并利用图中的结构信息来增强多模态融合从而提升多模态学习的性能。图中详细展示了框架的三个主要部分文本子图、图像子图和预训练语言模型PLM的输入结构。在文本子图和图像子图中框架通过Hop-Diffused Attention机制整合多跳邻居的结构信息该机制利用因果掩码和扩散机制将图的拓扑结构信息融入到节点表示中。这种结构感知的注意力机制能够捕捉节点之间的复杂关系同时避免过度平滑的问题。实验本表提供了在不同预训练模型PLMs、VLMs和多模态图学习方法MMGL上Graph4MM 框架在生成任务和判别任务中的性能对比结果。表中展示了使用不同输入设置如仅节点文本、节点文本与图像、子图文本、子图文本与图像时各模型在 BLEU-4、ROUGE-L、CIDEr生成任务指标以及准确率、召回率、精确率判别任务指标上的表现。 从表中可以看出Graph4MM 在所有设置下均优于或至少与现有的预训练 VLMs、PLMs 和多模态图学习方法如 MMGL持平。特别是Graph4MM 在引入 Hop-Diffused Attention 和 Hop-Aware Attention 后能够更好地捕捉多跳结构信息从而在生成和判别任务中均取得了显著的性能提升。例如在使用 OPT-125M 和 LLaMA-1B 作为后端时Graph4MM 的 Hop-Diffused MM-QFormer 在 BLEU-4、ROUGE-L 和 CIDEr 等指标上均达到了最高值显示出其在多模态学习任务中的优越性。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
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