指令提示(instruction prompt)的详细信息在补充材料中提供。 在获得指令数据集后,我们利用 LLaMA Factory(Zheng等人,2024年)微调 LLaMA3-8B,并利用vLLM(Kwon等人,2023年)加速大规模推理。 3.2 RWKV-CLIP 在本节中,我们提出了 RWKV-CLIP,这是一种稳健且高效的 RWKV 驱动的视觉语言表示学习模型。受 CLIP(Radford...
T5-V(Jiang等人,2024)采取了不同的方法,在LLAVA-next-8B(Li等人,2024a)的MLLM层聚集LLM特征,同时冻结ViT梯度以专注于调整MLLM输出。然而,冻结视觉编码器并不能解决ViT内在缺乏复杂视觉特征提取能力的问题,导致性能远逊于LLM2CLIP。MATE(Jang等人,2024)设计了一个可学习的适配器来桥接CLIP文本编码器和LLMs之间的...
9小时精讲大模型预训练微调+四大多模态大模型CLIP BLIP VIT MLLM+对话机器人办公助手 AI及JAVA架构资料库 靠谱女士的组会分享[多模态大模型之clip,blip,blip–2,llava] 拖学家 OpenAI的CLIP你会用吗?超级简单,10分钟上手! Ph-D-Vlog deep_thoughts
跨语言能力:LLM2CLIP 的跨语言能力使其成为构建多语言多模态系统的强大工具,无需为每种语言单独训练模型。 高效训练:通过冻结 LLM 的权重和预先提取文本特征,LLM2CLIP 的训练成本与微调原始 CLIP 模型相当。 实验结果 结果展示 LLM2CLIP 在多个基准测试中表现优异,在短文本、长文本以及跨语言任务中的性能显著提升,...
具体来说,首先用它过滤掉VLLM生成的标题中非实体的描述,比如对图像的氛围或艺术性解读。随后,它负责从标题中提取出现的物体实体。每个实体都被格式化为一个三元组:{短语,类别,父类别},分别表示物体描述在三个不同粒度 Level 上。 对VLLM进行大规模标注的指令调整:考虑到GPT-4API的高昂成本,将其用于大规模数据...
llm_model=AutoModel.from_pretrained(llm_model_name, config=config, trust_remote_code=True) tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(llm_model_name) # 初始化 LLM2Vec l2v=LLM2Vec(llm_model, tokenizer, pooling_mode="mean", max_length=512, doc_max_length=512) ...
使用GPT-4进行实体提取:在这一步骤中,作者首先利用GPT-4从VLLM生成的标题中过滤掉非实体描述。使用的提示是:_“这是一张图片的标题:{caption}。提取与图像中可直接观察到的事实描述相关的部分,同时过滤掉提及推理内容、气氛/外观/风格描述以及历史/文化/品牌介绍等部分。只返回结果,不包含其他内容。如果你认为没有...
大型语言模型(LLM),如 GPT-4 和LLaMA,则展示了卓越的语言理解和生成能力。这种强大的语言能力能否与 CLIP 结合,解决其文本编码器的短板?微软团队提出的 LLM2CLIP 框架便是这一创新的成果。 该论文提出了一种创新的方法,通过将 LLM 强大的语言知识与 CLIP 的视觉能力相结合,显著提升多模态任务的性能。通过整合 ...
增强文本理解:LLM2CLIP 能够处理超过 CLIP 原生限制的长文本和复杂描述。 跨语言支持:通过 LLM 的知识迁移,即使仅使用英语数据训练,仍可在中文等多语言任务中实现卓越表现。 高效计算:通过冻结梯度和轻量级适配器优化计算开销。 详细改进描述 处理长字幕和复杂文本:LLM 的更大的上下文窗口和更强的语言理解能力使得 LL...
简介:LLM2CLIP 为多模态学习提供了一种新的范式,通过整合 LLM 的强大功能来增强 CLIP 模型。 在人工智能迅速发展的今天,多模态系统正成为推动视觉语言任务前沿发展的关键。CLIP(对比语言-图像预训练)作为其中的典范,通过将文本和视觉表示对齐到共享的特征空间,为图像-文本检索、分类和分割等任务带来了革命性突破。然...