多模态模型是人工智能领域的重大进展之一。这些模型可以处理和理解来自多种模态的数据，包括视觉、文本和音频。团队分享的见解包括:选择一个字幕模型时，对预训练网络进行微调可能不会产生对多模态训练有效的字幕;多个来源的字幕的组合可以提高在小规模和中规模DataComp基准上的性能;在个体级别上，合成字幕的噪音较少且包含更多视觉信息，但在群体水平上，与原始(站长之家)