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Article summary:
1. BEiT-3是一种通用的多模态基础模型，可在视觉和视觉语言任务上实现最先进的转移性能。
2. BEiT-3通过三个方面推进了语言、视觉和多模态预训练的大融合：骨干架构、预训练任务和模型扩展。
3. 实验结果表明，BEiT-3在目标检测、语义分割、图像分类、视觉推理、视觉问答、图像字幕和跨模态检索等任务上均取得了最先进的性能。
Article analysis:
作为一篇计算机科学领域的论文，该文章主要介绍了一种名为BEiT-3的通用多模态预训练模型，其在视觉和视觉语言任务上取得了最先进的转移性能。文章提出了三个方面的改进：骨干架构、预训练任务和模型扩展。作者通过引入多路变压器来实现通用建模，其中模块化架构使得深度融合和特定编码都成为可能。基于共享骨干，作者以统一的方式对图像（Imglish）、文本（英语）和图像-文本对（“平行句子”）进行掩码“语言”建模。
然而，该文章存在一些潜在偏见和缺失考虑点。首先，该文章没有明确提及数据集的来源和质量问题，这可能会影响到实验结果的可靠性。其次，在介绍BEiT-3时，作者并未与其他同类模型进行比较，并且没有提供足够的证据来支持其在各项任务中取得最先进性能的主张。此外，在介绍BEiT-3时，作者也没有探讨其可能存在的风险或局限性。
总之，尽管该文章提出了一个有前途的多模态预训练模型，但其存在一些潜在的偏见和缺失考虑点，需要更多的证据来支持其主张，并且需要更加平衡地呈现双方的观点。