随着大语言模型进入多模态时代,LLaVa、MiniGPT-4、BLIP-2、InstructBLIP等开源视觉-语言大模型接踵而至,它们在视觉编码器、大语言模型、训练方案等关键方面各不相同,颇有“乱花渐欲迷人眼”之感。近日,Standford的Percy Liang团队在LLaVa-v1.5的基础上对各种视觉-语言模型的关键组件进行了系统的消融实验分析,总结成了...
多模态大模型--万字梳理视觉自回归图像生成 目前利用多模态大模型进行图像生成主要有以下两种形式: LLM作为condtioner:利用MLLM依据用户输入的text prompt来生成条件信息,条件信息被注入到下游生成模型进行更精细化的生成控制。这… 阿秋Rac...发表于多模态大模... 训练多模态大模型的一些关键要素 vasgaowei 多模态视...
传统的语言模型(LLMs)主要面向文本数据,而多模态模型则集成了图像、文本、音频等多种数据类型,实现了对复杂现实世界的更全面感知。其中,大型视觉语言模型(LVLMs)在多模态理解、推理和生成方面展现出巨大的潜力。 多模态智能模型的重要性 多模态智能模型的出现,不仅弥补了单一模态模型的局限性,还为人工智能带来了全新...
model=AutoModelForVision2Seq.from_pretrained("HuggingFaceM4/idefics2-8b")+peft_config=LoraConfig(target_modules="all-linear")+model=get_peft_model(model,peft_config) PEFT 像是给原模型进行了一次封装 (代码中称为 adapter )。训练时,实际上是这个 adapter 在被训练,而原有的模型保持不动。我们现在算...
随着大语言模型进入多模态时代,LLaVa、MiniGPT-4、BLIP-2、InstructBLIP 等开源视觉-语言大模型接踵而至,它们在视觉编码器、大语言模型、训练方案等关键方面各不相同,颇有“乱花渐欲迷人眼”之感。 近日,Standford 的 Percy Liang 团队在 LLaVa-v1.5 的基础上对各种视觉-语言模型的关键组件进行了系统的消融实验分...
随着大语言模型进入多模态时代,LLaVa、MiniGPT-4、BLIP-2、InstructBLIP 等开源视觉-语言大模型接踵而至,它们在视觉编码器、大语言模型、训练方案等关键方面各不相同,颇有“乱花渐欲迷人眼”之感。 近日,Standford 的 Percy Liang 团队在 LLaVa-v1.5 的基础上对各种视觉-语言模型的关键组件进行了系统的消融实验分...
随着大语言模型进入多模态时代,LLaVa、MiniGPT-4、BLIP-2、InstructBLIP 等开源视觉-语言大模型接踵而至,它们在视觉编码器、大语言模型、训练方案等关键方面各不相同,颇有“乱花渐欲迷人眼”之感。 近日,Standford 的 Percy Liang 团队在 LLaVa-v1.5 的基础上对各种视觉-语言模型的关键组件进行了系统的消融实验分...
第四类:视觉文本嵌入器使用较小的算力,使用Transformer建模多模态交互 如上图d,视觉和文本嵌入编码器都使用简单较小的算力,使用深度Transformer来模拟图像和文本特征的交互。VILT就属于第四类 VILT将模态交互进行分类: 现在VL 模型的核心是Transformer。它们将视觉和文本嵌入序列作为输入,在各层中建立模式间和模式内交互...
本文是《多模态视觉-语言大模型的架构演进》的续篇,聚焦2024年以来学术界和产业界的SOTA多模态大模型(Multimodal Large Language Models, MLLM),分享架构设计中的深刻见解与最佳实践。我们会发现,最新流行的MLLM架构大多采用类LLaVA的ViT+MLP+LLM范式。得益于LLaVA的精简设计、数据和训练高效性、更强的baseline性能,...
A: 论文提出了一种名为可迁移视觉提示(Transferable Visual Prompting, TVP)的方法来解决多模态大型语言模型(MLLMs)在下游任务中的表现问题。TVP 的核心思想是通过在像素空间中学习一组共享参数(即视觉提示),这些参数可以在不同模型之间迁移,以提高它们在特定下游任务中的表现。具体来说,TVP 采用了以下策略:...