使用机器生成的指令遵循数据对大型语言模型(LLM)进行指令微调已被证明可以提高新任务的零样本能力,但这种思想在多模态领域的探索较少。我们首次尝试仅使用GPT-4的语言模型来生成多模态语言-图像指令跟随数据。通过利用这些生成的数据进行指令微调,我们引入了LLaVA:大型语言和视觉助手(Large Language and Vision Assistant)...
llava指令微调数据集LLaVA指令微调数据集是使用LLaVA模型进行微调训练时使用的一种数据集。 LLaVA指令微调数据集是基于语言-only的GPT-4生成的多模态视觉语言指令跟随的数据集,并基于该数据集端到端训练了一个多模态大模型,通过映射矩阵对视觉encoder和LLM的特征进行连接,模型展现出了general的视觉语言理解能力。
LLaVA 是最早出现的 Vision Language Model。本教程将教你指令跟随微调 llava-v1.5-13b 。与本博客现有的基于xtuner的微调教程不同,这个教程将使用deepspeed以拜托对书生生态的依赖。 配置环境# 配置环境的官方教程即项目ReadMe 首先我们下载LLaVA的源代码 git clone https://github.com/haotian-liu/LLaVA.git ...
NPU type: Ascend910ProA CANN version: 8.0.RC1 Reproduction Traceback (most recent call last): File "/home/ma-user/work/shihao.gao/LLaMA-Factory/src/llamafactory/launcher.py", line 23, in launch() File "/home/ma-user/work/shihao.gao/LLaMA-Factory/src/llamafactory/launcher.py", line 19...
在本文中,我们首次尝试使用仅基于语言的GPT-4生成多模态语言-图像指令跟随(instruction following)数据。通过对这些生成数据进行指令调整,我们介绍了LLaVA:Large Language and Vision Assistant,这是一个端到端训练的大型多模态模型,将视觉编码器与LLM连接起来,用于通用目的的视觉和自然语言理解。
在视觉编码器方面,MG-LLaVA使用了CLIP-Large-336和CLIP-ConvNext-320-d作为视觉编码器。这种组合使得模型能够同时处理低分辨率和高分辨率的视觉信息,大大增强了其视觉理解能力。 训练过程采用两阶段方法,包括预训练和微调。以Vicuna1.5-7B模型为例,在8个A100 GPU上的完整训练过程大约需要23小时。这种高效的训练策略使...
llava微调完,保存权重时,出现该错误 108%5198/5198 9:02:15<00:8日6.26s騍犠頬甏措能㞎胬砵幅itstage3 gather 16bit weights on model save=false.Saving the full checkpoint instead, use zero to fp32.py to recover weightsTraceback(most recent call last):File "/root/miniconda3/envs/llava...
Leo探索AI:开源多模态大模型LLaVA 今天给大家介绍一个开源的多模态大模型LLaVA。 LLaVA是基于llama来微调出来的,在130亿参数在8个A100的GPU上一天训练完。相当于llama的基础上增加了视觉编码器,有了视觉编码 - Leo-深耕AI模型于20231016发布在抖音,已经收获了1774个喜
首先,我将介绍创建如何利用大语言模型,不需要大量手动注释的情况下,创建多模态指令微调数据集;并且这个方法成本可控,利用现有的预训练的大语言模型和视觉编码器,无需从头开始训练。此外,我将展示 LLaVA-1.5,仅通过对原始 LLaVA 进行简单修改,LLaVA-1.5 在 11 个基准测试中取得了SoTA。LLaVA-1.5 使用全公开数据集...
XTuner,微调 ,多模态,微调小助手个人认知, 微调 llava 图片理解多模态模型,llava,自我认知,web_demo,streamlit Introduction 【视频地址】: b23.tv/QUhT6ni 【课程文档】:github.com/InternLM/Tut 【作业文档】:github.com/InternLM/Tut 主要内容 1、微调理论讲解及 XTuner 介绍 (上一篇) 2、XTuner 微调小助...