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,终...
(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...
该模型的平均激活参数虽然只有 4B,但在 BBH、MMLU 等 12 个权威评测基准上的平均成绩取得了第一,甚至击败了 LLaMa-34B,而推理成本仅仅为 Gemma-7B 的 69.7%。 至此,面壁智能将覆盖多模态、长文本、MoE 架构的新四「小」模型一一铺开,充分挖掘小体量大模型的全方位能力,在一众更大参数规模的竞品模型中成功突围。
(LLM)是一种人工智能模型,旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练,可以执行广泛的任务,包括文本总结、翻译、情感分析等等。LLM的特点是规模庞大,包含数十亿的参数,帮助它们学习语言数据中的复杂模式。这些模型通常基于深度学习架构,如转化器,这有助于它们在各种NLP任务上取得令人印象深刻的表现。 2022...
从上图可以看出Share-Captioner缩小了与GPT4-Vision模型在图像描述任务上的能力。可以作为收集大规模高质量图文数据对的「平替」。实验 研究者们首先通过等量替换实验，在有监督微调（SFT）阶段充分展示了ShareGPT4V数据集的有效性。从图中可以看出，ShareGPT4V数据集可以无缝地使得多种架构、多种参数规模的多模态模型的...
对于多项选择或简答 benchmark,ALLaVA-3B 在 MMB、SEEDBench、MM-Vet、MME 和 GQA 上大幅超过了同规模的 LVLMs。ALLaVA-3B-Longer 甚至在 MM-Vet、MME 和 EMT 上超过了 LLaVA-v1.5-13B,尽管其参数只有后者的 25%。 对于自由形式生成 benchmark,ALLaVA-3B-Longer 在用于探测复杂推理能力 MLLM-Bench上 实...
MiniCPM 是以「以小博大」著称的旗舰端侧模型,也不断推新端侧多模态能力天花板—— MiniCPM-Llama3-V 2.5 实现了「以最小参数,撬动最强性能」的最佳平衡点。 OpenCompass 榜单变化显示小参数、高性能模型成为趋势 随着大模型参数愈益降低、端侧算力愈益增强,高性能端侧模型势头强劲。而手机、PC等智能终端设备因...
据其官网介绍，过去一年国内超过10个模型达到了千亿参数规模，但要达到 GPT-4的万亿规模参数，对各维度的要求更高。阶跃星辰积极进行算力储备，有充分的单集群万卡以上的系统建设与管理经验，团队核心来自必应搜索引擎，对全球互联网高质量语料有深入了解，并且熟练驾驭各种模型架构，通过一年的积淀，最终研发出Step-2万亿...
GPT-4V（GPT-4 近日开放的视觉模态）大型多模型（LMMs）扩展大型语言模型（LLMs）以增强多感知技能（如视觉理解等）从而实现更强大的通用智能。本文着重对GPT-4V进行深入分析，以进一步深化对LMM的理解。在此本文分析核心是GPT-4V可以执行的任务，同时包含用于探测其能力质量和通用性的测试样本。研究结果表明，GPT-4V...