LeCun和谢赛宁团队发布了令人瞩目的多模态大型语言模型Cambrian-1，这是一个将视觉放在首位的创新之作。 它不仅仅是一个技术突破，更代表着对多模态学习研究的全新思考，其开源性质为研究者和开发者提供了宝贵的资源。Cambrian-1的设计围绕视觉表征学习、连接器设计、指令微调数据、指令微调策略和基准测试五个核心要素展开，在视觉语言任务上表现出色，甚至与一些顶尖专有模型不相上下。然而，研究团队也坦诚地指出了模型在对话能力上的不足，并通过改进训练方法积极应对。
在AI的世界里，我们刚刚迎来了一个令人瞩目的新成员——Cambrian-1，这是一个由LeCun和谢赛宁等业界大牛联手打造的多模态大型语言模型（MLLM）。这个模型的出现，不仅仅是技术上的一次飞跃，更是对多模态学习研究的一次深刻反思。
Cambrian-1的设计哲学是将视觉放在首位，这在当今以语言为中心的AI研究中显得尤为珍贵。它提醒我们，人类获取知识的途径远不止语言一种，视觉、听觉、触觉等感官体验同样重要。Cambrian-1的开源，为所有对多模态学习感兴趣的研究者和开发者提供了一个宝贵的资源。
这个模型的构建，围绕五个核心要素展开:视觉表征学习、连接器设计、指令微调数据、指令微调策略和基准测试。每一个要素都是对MLLM设计空间的一次深入探索，体现了研究团队对现有问题的独特见解。
值得一提的是，Cambrian-1在视觉语言任务上的表现令人印象深刻。它不仅超越了其他开源模型，甚至在一些基准测试上与业界顶尖的专有模型不相上下。这一成就的背后，是研究团队对指令微调和连接器设计的创新思考。
然而，Cambrian-1的研究之路并非一帆风顺。研究人员发现，即使是训练有素的MLLM，在对话能力上也可能存在不足，这种现象被称为「答录机现象」。为了解决这个问题，他们在训练中加入了系统提示，以鼓励模型进行更丰富的对话。
Cambrian-1的成功，离不开背后强大的研究团队。其中，Shengbang Tong（童晟邦）作为论文的一作，他的贡献不可忽视。目前，他在纽约大学攻读博士学位，导师是Yann LeCun教授和谢赛宁教授。他的研究兴趣涵盖了世界模型、无监督/自监督学习、生成模型和多模态模型等多个领域。
Cambrian-1的开源，为AI社区带来了一股清新的空气。它不仅提供了一个强大的多模态学习工具，更激发了人们对多模态学习研究的深入思考。随着越来越多的研究者和开发者加入到Cambrian-1的探索中，我们有理由相信，它将成为推动AI技术发展的重要力量。
项目地址：https://github.com/cambrian-mllm/cambrian
论文：https://arxiv.org/abs/2406.16860
Cambrian-1的出现，为多模态AI领域带来了新的可能性，其开源性质也鼓励了更广泛的合作和创新。 期待未来Cambrian-1能够在更多领域展现其强大的能力，并推动AI技术的持续进步。