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...
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,...
在图7 的场景中,即使没有视觉辅助,GPT-4V 和 LLaVA-1.5 都作出了断定性的答复,其中 GPT-4V 的答案更为准确和精确。 图7 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...
浙大校友开源多模态大模型LLaVA-1.5,130亿参数8个A100一天训完 关注“FightingCV”公众号 回复“AI”即可获得超100G人工智能的教程 点击进入→FightingCV交流群 9月底,OpenAI宣布ChatGPT多模态能力解禁。多模态GPT-4V的神奇能力让众人惊呼:这就是GPT-4.5吧? 这才没过多久,GPT-4V的开源竞争对手——LLaVA-1.5,就...
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。
据介绍,与Llama 2相比,Llama 2 Long的变化主要有两个方面。一是训练参数上,采用了高达4000亿Tokens的数据源,而Llama 2最多的版本也只有700亿。二是架构上,与Llama 2保持不变,但对位置编码进行了一个非常小的必要修改,以此完成高达3.2亿Tokens的上下文窗口支持。
2.77亿参数、1340万帧视频训练数据,背后蕴含着怎样的技术秘密? 模型介绍 交互式代理基础模型就像个全能学霸,看图、听话、预测动作样样精通。 最酷的是,它能实时做出判断,无需等待环境反馈。 这个框架利用深度学习和多模态输入(如文本、图像和动作)来训练一个智能体,使其能够在不同的环境中执行任务。
排名第二的 InternVL-Chat-V1.5 虽然没有比面壁 MiniCPM-Llama3-V2.5 落后太多,但前者参数是后者的 3 倍。雷峰网 幻觉能力上,MiniCPM-Llama3-V 2.5 在Object HalBench 榜单上超越了 GPT-4V 等众多模型(注:目标幻觉率应为0): 空间理解能力上,在专注于评估多模态模型基本现实世界空间理解能力的 RealWorldQA...
(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...