为了对PalliGema2模型进行微调,使其能够更好地理解图像中的复杂文本内容,我们创建了一个专门用于视觉问答(VQA)任务的数据集,该任务专注于机构名称。该数据集可在Hugging Face上公开获取,网址为bernardomota/establishment-name-vqa. 此数据集包含场所图像,并配以问题和答案,以提高模型在特定视觉环境中提取和理解文本的...
LLaVA模型:一种端到端训练的多模态大模型,连接视觉编码器和LLM以实现通用视觉和语言理解。 实验表明,LLaVA 表现出令人印象深刻的多模型聊天能力,有时在未见过的图像/指令上表现出多模态 GPT-4 的行为,并且与合成多模态指令跟随数据集上的 GPT-4 相比,产生了 85.1% 的相对分数。在Science QA上进行微调后,LLaVA...
MAIRA-1:放射学报告生成多模态 | 大模型!arxiv:链接 论文提出了一个针对从胸部X射线(CXR)生成放射学报告任务的放射学专用多模态模型。我们的工作基于这样一个理念:通过与预训练的视觉编码器对齐,大型语言模型(LLM)可以被赋予多模态能力。在自然图像上,这已被证明能让多模态模型获得图像理解和描述的能力。我们提出...
紫东太初是由中科院自动化所和武汉人工智能研究院联合推出的一个全模态大模型,它是在千亿参数多模态大模型“紫东太初1.0”基础上升级打造的2.0版本。紫东太初大模型支持多轮问答、文本创作、图像生成、3D理解、信号分析等全面问答任务,具有强大的认知、理解、创作能力,能够带来全新的互动体验。 紫东太初的主要功能 一...
VideoLLaMA 3 | 在本文中,我们提出了 VideoLLaMA3,一种用于图像和视频理解的更先进的多模态基础模型。VideoLLaMA3 的核心设计理念是以视觉为中心。“以视觉为中心”的含义有两个方面:以视觉为中心的训练范式和以视觉为中心的框架设计。我们以视觉为中心的训练范式的关键见解是,高质量的图文数据对于图像和视频理解都...
网友对最新7B微调模型的对比测评 | 测评结论: - 对比不同模型的表现,得出结论:更大规模的模型通常具有更高的智能和更深的理解能力。 - 尽管7B级别的模型已经取得很大进步,但如果无法运行更大规模的模型,则需要使用可用的模型,并合理管理期望值。 - Nous-Capybara-34B-GGUF表现出色,可能与Capybara数据集有关,但未...
1️⃣问题:MLLM的像素预测能力如何?定义:给定图片输入,prompt中指定坐标位置,要模型解码出该位置像素值。也可以叫像素重建, 2️⃣评测:作者用MiniGPT4-v2评测,发现即使在像素预测任务上微调桥接模块和LLM的参数,模型重建像素的能力依然不佳,平均绝对误差能达到20.38,恢复的图像一团糊(p2、p3)。
苹果团队推出多模态大语言模型 MM1.5 | 在这项工作中,苹果团队推出了一个全新的多模态大语言模型(MLLM)系列——MM1.5,旨在增强对文本丰富的图像的理解、视觉指代和接地,以及多图像推理的能力。在 MM1 架构的基础上,MM1.5 采用了以数据为中心的模型训练方法,在整个模型训练生命周期中系统地探索各种数据混合物的影响...
Llama 3.2 11B 和 90B 视觉模型得到了广泛生态系统的支持,是其相应文本模型的直接替代品,同时在图像理解任务上的表现优于封闭模型(例如 Claude 3 Haiku)。与其他开放多模态模型不同,预训练和对齐模型都可以使用 torchtune 针对自定义应用程序进行微调,并可以使用 torchchat 在本地部署。
文章介绍了一种利用微调多模态语言模型(MLM)过滤图像-文本数据的新框架,显著优于现有的CLIPScore方法,并在多种下游任务中展示了其有效性和更高的人类评分一致性。 Key Takeaways: - 微调多模态语言模型(MLM)在图像-文本数据过滤方面优于现有的CLIPScore方法,能够提供更精细的评分和更高的数据质量 . ...