我们介绍了 MM1.5,一个新的多模态大型语言模型(MLLM) 家族,旨在增强在富文本图像理解、视觉参照和定位以及多图像推理方面的能力。 在 MM1 架构的基础上,MM1.5 采用以数据为中心的模型训练方法,系统地探索了整个模型训练生命周期中各种数据混合的影响。 这包括用于持续预训练的高质量 OCR 数据和合成字幕,以及用于监...
传统多模态模型将视觉特征和输入文本拼接起来,作为大语言模型的输入。这种方式显著增加了语言模型的输入长度,大幅拖慢了语言模型的推理速度。大语言模型中的前馈神经模块(FFN)作为记忆单元来存储学到的知识,…
MM1.5 在多个基准测试中取得了与其他 SOTA 模型相当甚至更优的性能,具体比较结果可参考原文中的表格。 七、 总结 MM1.5 是一系列强大的多模态大型语言模型,具备广泛的多模态理解和推理能力,并在多个基准测试中取得了竞争力的性能。该模型的开源发布将推动多模态领域的研究和应用发展。
多模态大型语言模型的微调 微调多模态大语言模型通常使用高效参数微调(PEFT)技术,如 LoRA、QLoRA 等。与单模态 LLM 的微调类似,主要差异在于输入数据的性质。 T1、参数高效微调PEFT 多模态大型语言模型(MLLMs)的微调可以使用PEFT技术(如LoRA和QLoRA)。多模态应用的微调过程类似于大型语言模型的微调,主要区别在于输入...
线形检测方法、设备及介质。在本申请实施例中，通过预先配置的用于表示线形的起终点的目标标识，并通过被标注有线形的样本位置信息样本图像对多模态大模型进行微调使得多模态大模型具有输出线形坐标的能力提高了多模态大模型线形识别的准确率和精确度。本文源自：金融界 作者：情报员 ...
1、本发明提出一种多模态大模型微调方法,在工业领域的工程图纸理解和推理方面,针对高质量可靠工业语料样本稀缺的问题,以工程图纸生成的方式来扩充训练语料,不仅保证了语料数量,还保证了质量。 2、本发明为实现上述目的所采用的技术方案是: 3、一种工业领域多模态大模型微调方法,包括以下步骤: ...
1、本发明的目的在于克服现有技术的缺陷,提供多模态大模型微调方法、装置、计算机设备及存储介质。 2、为实现上述目的,本发明采用以下技术方案:多模态大模型微调方法,包括: 3、获取设备缺陷、环境隐患、人员违规监测相关的训练数据; 4、对所述训练数据进行处理和分析,以得到处理结果; ...
多模态大模型 MemVP将视觉特征直接嵌入FFN参数中,实现高效的多模态微调。与LoRA、VL-Adapter等现有方法相比,MemVP在训练和推理速度上提升了2倍,同时在下游任务中保持了更高的精度。 为了让大家更好的掌握MemVP,研梦非凡于12月11日晚(...
多模态大模型微调方法、装置、计算机设备及存储介质专利信息由爱企查专利频道提供,多模态大模型微调方法、装置、计算机设备及存储介质说明:本发明实施例公开了多模态大模型微调方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括:获取设备缺陷、环境...专利查询请上爱企查
多模态大模型APE长啥样? 此前,视觉基础模型(Vision Foundation Models)方向一直在探索建立一个通用的视觉感知系统。 已有的方法可以分为三类,但都有一些不足之处: 第一类采用自监督的训练方式,例如DINO和CLIP等,这类方法在做下游感知类任务的时候需要再训练单独的Head或者Adapter; ...