第二阶段:进行 ViT(视觉 Transformer)、MLP 和 LLM(大型语言模型)的联合训练,使用高质量视觉 - 文本指令任务。 三、训练过程 1、预训练 视觉模型预训练:视觉模型通过对大量图片进行识别训练,其目的是让模型学习如何从图片中提取特征,进而识别出不同的物体。在这个过程中,模型接触到各种各样的图像数据,通过不断地...
微调后，大模型忘性更严重了 GPT-4之后，一系列多模态大语言模型（MLLM）的研究喷涌而出。业界常用的做法是将预训练的视觉编码器与开源LLM集成，以及对生成视觉语言模型进行指令调优。虽然许多经过微调的MLLM在通用视觉语言理解方面，展现出卓越的能力，但这些模型仍然遭受灾难性遗忘。也就是说，模型往往会过度拟合微调...
指令微调可使多模态模型更好地捕捉不同模态间的细微关联。为解决多模态信息融合中的难题提供新的思路和方法。有助于开发更智能、更精准的人机交互系统。推动多模态模型在医疗诊断等领域的创新应用。促进模型在图像和文本等多模态数据上的协同学习。能够提高模型的泛化能力,降低对特定数据集的依赖。为构建更高效的多...
由 OPT-2.7B 训练的 BLIP-2 模型，包含三个强大组件：* 视觉 Transformer：提取图像特征* 语言模型：生成丰富描述* 联合嵌入器：关联视觉和语言此模型已在 Hugging Face 上提供，可通过以下链接下载：/huggingface.co/Salesforce/blip2-opt-2.7b BLIP-2 简介 BLIP-2 是一种多模态 AI 模型，凭借预训练优势，...
由于最近的工作需要用到一些多模态模型,所以我想着部署一下最近特别火的LLaMA-Adapter以及LLaVA,碰巧看到最近推出的LLaMA2-Accessory,是基于llama2的微调多模态模型,而且有7B的穷人专享版本,所以我就想着部署一下玩玩,结果一路过来全都是坑,所以写个专栏给大家分享一下。
马毅团队新作!微调多模态大模型会「灾难性遗忘」,让性能大减马毅教授团队最新研究表明,微调多模态大语言模型(MLLM)将会导致灾难性遗忘。研究团队引入了首个研究MLLM灾难性遗忘的评估框架——EMT(Evaluating M...
【Qwen2VL】多模态大模型安装部署与调用指南 | 图像识别 | 视频识别 | 参数全解 | 全流程教学 | 部署使用流程实现 5614 7 15:55 App 版面分析模型结合Qwen2-VL-7B,大幅提升gptpdf解析效果,代码实现更简洁、更高效 3.2万 114 11:50 App 关于我只用两个月就结合AI发了SCI1区论文——经验分享和本人案例...
【多模态大模型微调工具:支持多种大型多模态模型的微调,包括llava-1.5、qwen-vl、llava-interleave、llava-next-video、phi3-v等,提供统一的代码库】’lmms-finetune - A Unified Codebase for Finetuning Larg...
LLaMA-Factory作为一个高效、低成本且易于访问的大模型训练框架,为大型语言模型的微调提供了强大的支持。通过本文的介绍,读者可以了解LLaMA-Factory的基本功能和使用方法,并能够利用该平台进行多模态大语言模型的微调。未来,随着人工智能技术的不断发展,LLaMA-Factory也将不断更新和完善,为更多用户提供更好的服务。 此外...
对多模态大模型做“多任务指令微调”,大模型可能会“学得多错得多”,因为不同任务之间的冲突,导致泛化能力下降。 △多模态指令微调存在任务冲突 举个例子,多模态问答任务可能要求回复尽可能简洁准确,文档理解任务却会反过来要求大模型尽可能详细地做出描述。