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ONE-PEACE: EXPLORING ONE GENERAL REPRESENTATION MODEL TOWARD UNLIMITED MODALITIES

适应不同模态并且支持多模态交互。

预训练任务不仅能提取单模态信息，还能模态间对齐。

预训练任务通用且直接，使得他们可以应用到不同模态。

各个模态独立编码，然后模态融合。

Vision Adapter：使用hierarchical MLP (hMLP) stem对图像分块，直到patch size 16 × 16，不同块之间没有交互。然后打成patch 特征序列，再加一个类别前缀向量，并加上绝对位置编码。得到：

Audio Adapter (A-Adapter)：16kHz采样，归一化数据，使用卷积提取相对特征。得到：

Language Adapter (L-Adapter)：先变成subword sequence-->加上[CLS] and [EOS]-->embeddings-->absolute positional embeddings-->

预训练任务包括：cross-modal contrastive learning and intra-modal denoising contrastive learning

Cross-Modal Contrastive Learning：不同模态之间语义空间对齐。

Intra-Modal Denoising Contrastive Learning：单模态内部更精细的细节。