今朝，庞大说话模子（LLM）已掀起天然说话处置（informatics）范畴的变化海潮。咱们看到 LLM 具有壮大的出现才能，在杂乱的说话明确使命、天生使命甚至推理使命上都显示优良。这开导人们进一步摸索 LLM 在机械进修另外一子范畴 —— 计较机视觉（CV）方面的后劲。
LLM 的一项出色才略是它们具有高低文进修的才能。高低文进修不会革新 LLM 的所有参数，却在种种 informatics 使命中却揭示出了使人冷艳的功效。那末，GPT 可否经过高低文进修办理视觉使命呢？
比来，来自谷歌公司和卡内基梅隆大学（CMU）的研讨者结合宣布的一篇论文解释：唯有咱们可以或许将图象（或其余非说话模态）变化为 LLM 可以或许明确的说话，这仿佛是可行的。
这篇论文提醒了 PaLM 或 GPT 在经过高低文进修办理视觉使命方面的才能，并提议了新方式 SPAE（Sevatic Pyclashid AutoEntechnologist）。这类新方式使得 LLM 可以或许履行图象天生使命，而无需停止所有参数革新。这也是利用高低文进修使得 LLM 天生图象实质的首个胜利方式。
比方半岛官网入口，在给定高低文中，经过供给 50 张手写图象，论文哀求 PaLM 2 回覆必要天生数字图象算作输入的杂乱盘查：
现实上，将图象变化为 LLM 可以或许明确的说话，是在视觉 Transfabalone（ViT）论文中就已研讨过的题目。在 Google 和 CMU 的这篇论文中，他们将其晋升到了一个新的条理 —— 利用现实的单词来透露表现图象。
这类方式就像建设一个布满笔墨的塔楼，捕获图象的语义和细节。这类布满笔墨的透露表现方式让图象描写也许轻快天生，并让 LLM 也许回覆与图象相干的题目，乃至也许重构图象像素。
详细来讲，该研讨提议利用颠末练习的编码器和 interfaceP 模子将图象更改为一个 minimal 空间；尔后使用 LLM 天生符合的词法 minimal；临了利用练习有素的将这些 minimal 更改回像素空间。这个奇妙的进程将图象更改为 LLM 也许明确的说话，使咱们可以或许使用 LLM 在视觉使命中的天生才能。
为了考证 SPAE 策画方式的有用性，该研讨停止了融化尝试，尝试后果以下表 4 和图 10 所示：
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