要點:

1、北京大學與騰訊等機構研究者提出了多模態對齊框架LanguageBind，并在多個榜單中取得了優異表現。

2、多模態信息對齊面臨挑戰，需要將不同模態信息進行整合與對齊，而新框架通過語言作為中心通道實現了多模態信息的語義對齊。

3、研究團隊構建了VIDAL-10M數據集，這是一個大規模、多模態數據對的數據集。

站長之家（ChinaZ.com）11月9日 消息:北大騰訊等提出了多模態對齊框架LanguageBind，這一新框架在多個榜單中獲得卓越表現。在現代社會，信息傳遞和交流不再局限于單一模態，而是多模態的。由于信息交互的復雜性，如何讓機器理解和處理多模態的數據成為人工智能領域的前沿問題。

當前主流的對齊技術通常會導致性能次優化，因此北大騰訊的研究團隊提出了一種新的多模態對齊框架——LanguageBind，該框架利用語言作為不同模態信息對齊的紐帶。在這個框架下，語言不再是附屬于其他模態的標注或說明，而是成為了聯合不同模態的中心通道。

項目地址:https://github.com/PKU-YuanGroup/LanguageBind

并通過將所有模態的信息映射到一個統一的語言導向的嵌入空間，實現了不同模態之間的語義對齊。該框架還構建了VIDAL-10M數據集，包含了視頻 - 語言、紅外 - 語言、深度 - 語言和音頻 - 語言配對，以確保跨模態的信息是完整且一致的。在多模態信息處理領域，LanguageBind的提出為多模態預訓練技術的發展奠定了堅實基礎。

該框架摒棄了依賴圖像作為主導模態的傳統方法，而是直接利用語言模態作為不同模態之間的紐帶。通過一系列優化的對比學習策略，LanguageBind實現了直接的跨模態語義對齊。這種方法避免了通過圖像中介可能引入的信息損失，提高了多模態信息處理的準確性和效率。

此外，該研究團隊構建了VIDAL-10M數據集，這是一個大規模、包含多模態數據對的數據集，涵蓋了視頻 - 語言、紅外 - 語言、深度 - 語言和音頻 - 語言等數據對。并經過了精心的質量篩選，確保了數據集的高品質和高完整性。這一舉措為跨模態預訓練領域提供了一個高質量的訓練基礎。對于多模態對齊框架LanguageBind的提出，有望為多模態學習領域帶來重要的進展和突破。