多模态大模型: 盘点&Highlights part3——Gemini系列

主要观点总结

文章介绍了多模态大模型领域的几个重要工作，包括Gemini系列、Mini-Gemini等，并详细阐述了它们的技术细节和特点。文章还提到了数据处理的重要性，并强调了算法工程能力在数据处理方面的必要性。

关键观点总结

关键观点1: Gemini系列的工作介绍

Gemini 1.0提出了“原生多模态”的思想，使用Transformer-Decoder结构，在模型架构和数据处理方面都有创新。Gemini 1.5的技术报告则详细展示了Gemini 1.5 Pro的能力和特点。此外，文章还介绍了Mini-Gemini的特点和亮点，包括双塔视觉编码器、Patch Info Mining等技术细节。

关键观点2: 数据处理的重要性

数据处理在多模态大模型中至关重要，涉及到数据清洗、重建、过滤等多个环节。Mini-Gemini在处理方面做了改进，使用了更丰富和高质量的数据，同时进行了详细的消融实验来验证不同数据集对最终效果的影响。

关键观点3: 算法工程能力的重要性

文章强调了算法工程能力在数据处理方面的必要性，指出数据分析、处理、清洗、重生成是算法工程师的“硬功”。同时，通过Mini-Gemini中的token extension等技术细节，展示了算法工程能力在处理多模态数据中的重要性。

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