小体量达到SOTA

要点:1.谷歌发布了一款名为PaLI-3的视觉语言模型，它在更小的体量、更快的推理速度下取得了更强的性能，在多个任务中达到了SOTA水平。2.PaLI-3采用了对比预训练方法，深度探索了VIT的潜力，并在多语言模态检索中表现出卓越性能，凸显了其在定位和文本理解任务中的优越性。