Florence-2大模型

根据提供的引用内容，Florence是一个新的计算机视觉基础模型。Florence-2是Florence的一个大模型版本，它在ImageNet ILSVRC-2012基准上进行了评估。Florence-2相对于其他模型具有更高的Top-1和Top-5准确率，但比当前最先进的模型稍逊一筹。Florence-2的模型和数据规模都比Florence大了3倍，这表明它具有更强的计算能力和更多的数据支持。

相关问题

多模态大模型开源架构有哪些

多模态大模型是指能够处理多种类型输入数据（如文本、图像、音频等）的大型预训练模型。近年来，随着研究的发展，一些重要的开源架构包括：

1. M6 (Microsoft): 由微软研发的预训练模型，支持多种语言和视觉任务，可以在多种多模态下游应用上取得优异性能。

2. DAMO's M6: DAMO Academy也发布了M6模型，它是一个庞大的多模态模型，集成了文本、语音、视频等多种模态的知识。

3. UNICORN: 这是由Facebook AI Research (FAIR)提出的多模态预训练框架，通过统一表示学习跨模态知识。

4. Oscar (Object-Sentence Representations from Cross-Modal Pretraining): 这是一个用于跨模态下游任务的预训练模型，特别关注物体检测和描述。

5. Florence: Google发布的大规模多模态预训练模型，它结合了Transformer架构和自注意力机制，支持多种模态的数据融合。

6. BlenderBot: Facebook的聊天机器人模型，虽然不是专门针对多模态设计，但其版本升级（BlenderBot 3）支持跨模态对话。

这些模型都是为了让开发者能够在各种多模态应用场景中快速构建和迁移学习。它们通常提供API和工具，方便用户在其基础上进行微调和应用定制。