中新社北京1月29日电 (记者 陈航)29日，记者从北京市科委、中关村管委会获悉，致远大规模多模态模型研究成果《Multimodal Learning by Predicting the next token of a Large Multimodal Model(大型多模态模型通过预测下一个词元素进行多模态学习)》于28日发表在主流学术期刊《国际自然》上，备受期待。计划于2月12日正式印刷出版。这是中国科研院所牵头的大型模型研究成果首次在《自然》杂志正式版上发表。
2018年以来，GPT走的是“预测下一个词元素”的自回归路线，在语言模型上取得了大规模的重大进展，掀起了生成式人工智能的浪潮。
虽然亩多模态模型主要依赖于对比学习模型和扩散模型等专用路径，自回归路径是否可以作为集成多模态的通用路径一直是一个未解之谜。
志远的工作表明，多模态学习可以集成，并且仅使用自回归路径就可以学习良好的大规模原生多模态模型，这对于将自回归建立为生成人工智能的统一路径具有重要意义。
Nature编辑对该研究评价：致远提出的Emu3仅基于下一个词元素的预测就实现了文本、图像和视频的大规模集成学习。在生成和识别任务中的性能与使用 ruis professional 相当。这一成果对于构建可扩展、集成、多模态的智能系统具有重要意义。
报道称，自研发致远鸸鹋系列产品以来，Odel从2022年开始，围绕“原生多模态”核心技术路线不断迭代，每个版本都在关键特性和方法论上取得了进展。下一步，致远将继续关注智能与物理世界的深层关系，驱动下一代人工智能的科学研究和创新。 （已完）【编辑：刘洋河】
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