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训练语言模型（DeepMind的Chinchilla）+预训练Vision Encoder（DeepMind NFNet-F6，采用CLIP对比损失在图像文本对数据集上预训练的）+Perceiver Resampler模块实现最终输出固定长度特征。Flamingo可在多种开放式视觉和语言任务中实现快速学习（文本描述补全、VQA / Text-VQA、OCR、数学计算、文本描述、物体计数、语言文本混合理解、人物常识等等），不需要微调，同时在大部分多模态任务上能实现和 GPT-3 一样的 In-context few-shot推理能力。在众多基准测试中，Flamingo 的表现优于在数千倍于特定任务数据的基础上进行微调的模型。根据机器之心，行业内推测OPEN AI最新发布的多模态模型GPT4-V是一个类似 Flamingo的架构。
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