### 苹果与瑞士洛桑联邦理工学院联合开源多模态视觉模型4M-21
#### 一、模型概述
苹果和瑞士洛桑联邦理工学院的研究团队联合发布了名为4M-21的大规模多模态视觉模型。该模型的特点在于其广泛的通用性和灵活性，能够处理各种不同类型的数据，并完成数十种任务。尽管模型参数仅有30亿，但它表现出了强大的功能，包括但不限于图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、深度估计和表面法线估计。
#### 二、核心技术
4M-21的关键技术是“离散 tokens”转换技术。这一技术可以将不同模态的数据（如图像、神经网络特征图、向量、结构化数据以及文本）统一转换为格式一致的tokens序列数据。这不仅简化了模型的训练过程，还为多模态学习和处理奠定了坚实的基础。
#### 三、训练方法
在训练阶段，4M-21采用了掩码建模的方法进行多模态学习：
– 随机遮盖输入序列中的部分tokens。
– 基于未遮盖的tokens预测被遮盖部分。
这种训练方式使得模型能够学习输入数据的统计结构和潜在关系，从而提升多模态信息的共通性和交互性。同时，掩码建模还增强了模型的泛化能力和生成任务的准确性。
#### 四、性能评测
研究团队对4M-21进行了广泛的综合评测，任务涵盖了图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、深度估计、表面法线估计以及3D人体姿态估计等多个领域。评测结果显示，4M-21的多模态处理能力与当前最先进的模型不相上下，并在各项任务中表现优异。
#### 五、总结与重要性
1. **合作与创新**：这是苹果和瑞士洛桑联邦理工学院共同努力的成果，展示了跨组织合作在前沿技术研发中的重要性。
2. **多功能性与灵活性**：4M-21的多功能性使其适用于广泛的应用场景，显著提高了模型的实用价值。
3. **技术突破**：“离散 tokens”转换技术和掩码建模方法是这款模型的核心创新点，为未来的多模态学习和处理提供了新的思路。
### 链接资源
– GitHub产品入口：[https://github.com/apple/ml-4m/](https://github.com/apple/ml-4m/)
#### 重点归纳
– **合作机构**：苹果与瑞士洛桑联邦理工学院。
– **模型名称**：4M-21。
– **参数规模**：30亿。
– **核心技术**：“离散 tokens” 转换技术。
– **训练方法**：掩码建模。
– **功能覆盖**：图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、深度估计、表面法线估计等数十种功能。
– **性能表现**：媲美当前最先进的模型，各项任务中表现出色。
这份材料突显了4M-21在多模态视觉处理领域的领先地位及其广泛的应用潜力，对相关领域的技术发展具有重要参考价值。
