OmClip是Om多模态大模型系列之一,作为多模态大语言模型(Multimodal Large Language Models, MLLMs),能够同时处理文本和图像数据,它不仅可以理解和生成文本,还能“看懂”图片,并对图片内容进行描述或回答相关问题。 其中,在多模态大语言模型中负责处理图像的部分叫作“视觉塔(Vision Tower)”,它的作用是将图像转换成模...
OmClip是Om多模态大模型系列之一,作为多模态大语言模型(Multimodal Large Language Models, MLLMs),能够同时处理文本和图像数据,它不仅可以理解和生成文本,还能“看懂”图片,并对图片内容进行描述或回答相关问题。 其中,在多模态大语言模型中负责处理图像的部分叫作“视觉塔(Vision Tower)”,它的作用是将图像转换成模...
vision_cfg, quick_gelu, cast_dtype) self.text = _build_text_tower(embed_dim, text_cfg...
CLIP是一种双塔模型(dual-tower model),包括两个独立的神经网络: 文本编码器:通常是一个Transformer模型,用于将文本描述编码为文本向量(text embeddings)。 图像编码器:通常是一个卷积神经网络(如ResNet或Vision Transformer),用于将图像编码为图像向量(image embeddings)。
其中，在多模态大语言模型中负责处理图像的部分叫作“视觉塔(Vision Tower)”，它的作用是将图像转换成模型可以理解的数字表示(称为特征或嵌入)，相当于人类的眼睛。而光学字符识别OCR(Optical Character Recognition)是将图片中的文字转换成可编辑的文本，它是模型“识字”的基本能力。为了让OmClip具备卓越的识别能力...
在CLIP 设计用于图像分类和文本 / 图像检索的主要任务上,尽管没有特定的 tower 模态,CLIPPO 的表现也与 CLIP 相似(相似度在 1-2% 之内)。令人惊讶的是,CLIPPO 不需要任何从左到右的语言建模、掩码语言建模或显式的词级损失,就可以执行复杂的语言理解任务。特别是在 GLUE 基准测试上,CLIPPO 优于经典的 NLP ...
代码里其他的改动主要包括数据读取的方式,改成LMDB,针对中文把text tower替换成科大讯飞的RoBERTa-wwm-chinese等,README里面都有详细介绍。 训练方法上,我们选择站在巨人的肩膀上,直接用CLIP的ViT和RoBERTa做双塔的初始化,这样模型可以从一个好的起点开始训练,起码保证不会拉胯。此前Wukong采用LiT的训练方法,fix住...
We will needmodel.ggufgenerated from theconvert_hf_to_gguf.pyscript above, plus vision tower saved inmmproj.gguf Firstly, get themmproj.gguffile: cdgemma-3-4b-it python~/work/llama.cpp-gemma/examples/llava/gemma3_convert_encoder_to_gguf.py.#output file: mmproj.gguf ...
I expected the clip vision tower to be loaded in cuda and the llm to be loaded in cuda Current Behavior On Latest version 0.2.58 of llama-cpp-python. I observe that the clip model forces CPU backend, while the llm part uses CUDA. Downgrading llama-cpp-python to version 0.2.55 fixes ...
vision_tower_name) # self.vision_tower = CLIPVisionModel.from_pretrained(self.vision_tower_name, device_map=device_map) # import pdb;pdb.set_trace() self.vision_tower, _, self.depth_model = alpha_clip.load("ViT-L/14@336px", device='cuda', lora_adapt=False, rank=-1) self.vision_...