RAG仍将是一大焦点(我们还没有解决它)。
**划重点:**据悉,M2UGen采用了创新的方法,生成了大规模的多模态音乐指导数据集,用于训练模型。这包括MU-LLaMA模型生成的1.2k多小时音乐字幕数据集。模型结合了MU-LLaMA、BLIP图像字幕模型、MPT-7B-Chat模型以及VideoMAE字幕模型,以在各个领域生成对应的指导。
培养创造力和成长:
48. 通过 Chat GPT 在博物馆和画廊中人工智能生成的艺术描述:为艺术品提供引人入胜且信息丰富的描述,增强游客体验。
RAG仍将是一大焦点(我们还没有解决它)。
**划重点:**据悉,M2UGen采用了创新的方法,生成了大规模的多模态音乐指导数据集,用于训练模型。这包括MU-LLaMA模型生成的1.2k多小时音乐字幕数据集。模型结合了MU-LLaMA、BLIP图像字幕模型、MPT-7B-Chat模型以及VideoMAE字幕模型,以在各个领域生成对应的指导。
培养创造力和成长:
48. 通过 Chat GPT 在博物馆和画廊中人工智能生成的艺术描述:为艺术品提供引人入胜且信息丰富的描述,增强游客体验。