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ml-ferret是一个端到端的机器学习语言模型(MLLM),能够接受各种形式的引用并响应性地在多模态环境中进行精准定位。它结合了混合区域表示和空间感知的视觉采样器,支持细粒度和开...

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ml-ferret是一个端到端的机器学习语言模型(MLLM),能够接受各种形式的引用并响应性地在多模态环境中进行精准定位。它结合了混合区域表示和空间感知的视觉采样器,支持细粒度和开放词汇的引用和定位。此外,ml-ferret还包括GRIT数据集(约110万个样本)和Ferret-Bench评估基准。

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