自OpenAI 发布 GPT-4V 以来,多模态大语言模型技术经历了飞速发展,模型性能日新月异。随着开源社区的高速发展,模型性能及参数规模出现了一种类似于摩尔定律的发展趋势(如图1):达到 GPT-4V 水平的模型参数规模随时间增长逐渐缩减。这也许可以称其为多模态大模型时代的摩尔定律。 图1:GPT-4V级别模型参数规模逐渐缩小,...
gpt-4v 参数gpt-4v 参数 GPT-4V(视觉版)模型是OpenAI开发的多模态人工智能模型,具有处理图像输入并结合文本进行输出的能力。关于GPT-4V的具体参数信息,虽然没有官方详细的参数表可供查询,但根据2023年6月21日的信息爆料,GPT-4的基础版本可能拥有高达1.76万亿个参数,该模型由8个2200亿(220B)参数的MoE(Mixture of...
结果显示，架构更加简单的LLaVA-1.5只需要120万公开数据，即可超越用了14.5亿训练数据的Qwen-VL和1.3亿数据的HuggingFace IDEFICS（一个类似Flamingo的80B模型）。其中，13B模型的训练，只需要8个A100就可以在1天内完成。LLaVA-1.5硬杠GPT-4V 号称能和GPT-4V对打，那LLaVA-1.5的实力究竟如何？我们来让GPT-...
仅8B 参数,新一代 MiniCPM-V 2.6 不仅再一次取得了媲美 GPT-4V 的综合性能, 还首次作为端侧 AI 模型,掀开单图、多图、视频理解三项多模态核心能力全面超越 GPT-4V 之新格局,且均实现 20B 参数以下模型性能 SOTA。 在MiniCPM-V 2.6 的知识压缩率方面,我们发现,MiniCPM-V 2.6 体现出极致的高效,取得了两倍...
这可能是因为 GPT-4V 更倾向于依赖其参数化记忆来生成答案，而非分析图像。相比之下，LLaVA-1.5 在处理原始图像和编辑过的图像时表现不佳，这表明 LLaVA-1.5 的视觉感知能力有限。在图 1 中，GPT-4V 更倾向于依据其参数化记忆中已有的知名光学错觉来生成答案，而非实际的视觉背景。即使是之前未出现过的手工...
LLaVA:正面硬刚GPT-4V、Cogvlm,开源多模态大模型LLaVA-1.5,130亿参数8个A100一天训完,附运行示例, 视频播放量 4835、弹幕量 1、点赞数 105、投硬币枚数 42、收藏人数 214、转发人数 36, 视频作者 AIGCLINK, 作者简介 aigc探路者:一起迎接属于AI的未来10年,与您一起成
当引入图表作为视觉输入,GPT-4V能精准地根据图表中的数据给出答案,而LLaVA-1.5则依赖于其参数化知识进行回答。 但是,一旦图表被翻转,GPT-4V对答案的预测发生了根本性变化。这个错误可以被解释为由视觉错觉引起的。 根据图8,在缺乏图像支持的情形下,GPT-4V和LLaVA-1.5均提供了确定的回答,但正确答案仅由GPT-4V给...
(1) 参数规模:最近的专有商业MLLMs通常规模不小于1000亿参数,而开源模型通常采用300百万参数的视觉基础模型(VFM),并与70亿或130亿参数的LLMs集成。 (2) 图像分辨率:专有商业模型通常采用动态分辨率方法,保留原始纵横比以促进详细的场景和文档理解。 相比之下,开源模型通常使用固定分辨率进行训练,例如336×336和448...
MiniCPM-MoE-8x2B 模型总共包含 8 个 expert,全参数量(non-embedding)为 13.6B,每个 token 激活其中的 2 个 expert,激活参数量(non-embedding)为 4B。 掌握新的 Scaling Law 在众多投身大语言模型的创业公司中,专注于「小模型」方向的面壁智能,早已总结出了自己的一套打法。