总之,视觉提示微调(VPT)作为一种轻量级的微调方法,在大型预训练模型的参数调整中展现出了巨大的潜力。通过解决提示数量选择和推理成本等关键问题,我们可以进一步推动VPT在实际应用中的发展和应用。 以上就是对大模型参数高效微调技术实战 - IA3:视觉提示微调(VPT)解析与优化的一些思考和探讨。希望能对读者在实际应用中...
大型多模态模型(LMM)在视觉指导微调方面最近取得了令人鼓舞的进展。在本篇博客中,我们展示了LLaVA中的全连接视觉语言跨模态连接器非常强大且具有高效的数据处理能力。通过对LLaVA进行简单的修改,即使用带有多层感知机投影的CLIP-ViT-L-336px,并添加以学术任务为导向的VQA数据以及简单的响应格式提示,我们建立了更强大的...
清华KEG 新作:视觉语言模型的超长和高保真生成现有的大型视觉语言模型(LVLM)可以处理上下文长度高达 128k 的视觉和文本 token 输入,但它们却很难生成超过 1000 个单词的连贯输出。来自清华大学和新加坡科技设计大学的研究团队发现,主要的限制因素是在监督微调(SFT)过程中缺乏长输出示例。为了解决这个问题,他们提出一个包含...
一些开创性工作通过在语言模型中实现多模态理解和生成取得了重大进展,但这些模型仅包含单一的非文本模态,例如图像或音频。为了解决上述问题,复旦大学邱锡鹏团队联合 Multimodal Art Projection(MAP)、上海人工智能实验室的研究者提出了一种名为 AnyGPT 的多模态语言模型,该模型能够以任意的模态组合来理解和推理各种模态的...
Cambrian-1 | 《Cambrian-1: A Fully Open, Vision-Centric Exploration of Multimodal LLMs》是纽约大学提出的一个工作,在今年的智源大会上也听过Paper的通讯作者的talk,introduction部分和论文有一些相似,不久之后论文也出来了。总共45页的论文,也算是干货满满,从五个角度对多模态大模型进行了一系列的experiment:...
扩大以文本为中心的视觉教学指令微调 | 随着多模态大语言模型(MLLMs)的发展,以文本为中心的可视化问题解答(VQA)取得了长足的进步,但开源模型仍无法与 GPT4V 和 Gemini 等领先模型相媲美,部分原因在于缺乏大量高质量的微调数据。为此,来自字节跳动、华东师范大学和华中科技大学的研究团队提出了一种创建海量、高质量指令...
为了更好地符合人类的审美,来自北京大学和快手的研究团队提出了一个统一的多模态图像美学评估(UNIAA)框架,包括一个名为 UNIAA-LLaVA 的多模态大型语言模型(MLLM)和一个名为 UNIAA-Bench 的综合基准。他们为 IAA 选择了具有视觉感知和语言能力的 MLLMs,并建立了一种将现有数据集转换为统一的高质量视觉指令微调...
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...
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)。 3️⃣怎么学:作者发现在像素预测任务上训练的时候,用LoRA微调的方式更新视觉编码器(CLIP)的权重提升明显,平均绝对误差20.38 -> 6.65,同...
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...