3B, 4B, 9B 규모에 걸친 5개의 새로운 멀티모달 모델과 함께 이전 모델을 능가하는 OpenFlamingo v2를 출시하는 OpenFlamingo 팀

노샷, 4샷, 8샷, 16샷, 32샷. 연구진은 OF-3B 및 OF-4B 레벨의 오픈 플라밍고(OF) 모델과 플라밍고-3B 및 플라밍고-9B 레벨의 모델을 비교한 결과, 평균적으로 오픈 플라밍고(OF)가 플라밍고 성능의 80% 이상을 달성한다는 사실을 확인했습니다. 또한 연구원들은 그 결과를 PapersWithCode에 게시된 최적화된 SoTA와 비교했습니다. 온라인 데이터로만 사전 학습된 OpenFlamingo-3B 및 OpenFlamingo-9B 모델은 32개의 인컨텍스트 인스턴스로 55% 이상의 미세 조정된 성능을 달성했습니다. OpenFlamingo의 모델은 0샷에서는 평균 10%, 32샷에서는 15% 정도 DeepMind에 뒤처집니다.

이 팀은 훈련 요법을 꾸준히 발전시켜 최첨단 멀티모달 모델을 개발하고 있습니다. 앞으로는 사전 훈련 단계에서 활용되는 데이터의 품질을 개선하는 데 초점을 맞출 것입니다.

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