InstructBLIP 一共微调 60K steps,3B, 7B, 11/13B 模型的 Batch Size 分别是 192,128,64,优化器使用 AdamW,weight decay 设为 0.05,在前 1000 steps 使用线性的学习率 warm-up,从10^{-8}到10^{-5},随后余弦衰减到0,使用 16 A100 GPU 训练 1.5 天。 1.5 实验结果:Zero-Shot 评估 Zero-Shot 推理...
BLIP 统一了视觉语言任务的理解与生成能力,还通过引入 Captioner-Filter 机制减少了监督文本的噪声。 BLIP 采用了基于编码器 - 解码器的多模态混合结构 (Multimodal mixture of Encoder-Decoder, MED),包括两个单模态编码器、一个以图像为基础的文本编码器和一个以图像为基础的文本解码器 单模态编码器 lmage Encoder...
今天,我们将聚焦于InstructBLIP,一个通过指令微调(Instruction Tuning)实现通用视觉语言能力的创新模型。 一、InstructBLIP概述 InstructBLIP,全称为《InstructBLIP: Towards General-purpose Vision-Language Models with Instruction Tuning》,是BLIP系列中的第三篇作品,由Salesforce Research、香港科技大学(HKUST)和南洋理工...
研究人员表示,正是基于强大BLIP-2,才使得InstructBLIP「看」的更好。 最最重要的是,InstructBLIP在多个任务上实现了最先进的性能,甚至在图片解释和推理上表现优于GPT4。 为啥如此之强? 新王者:InstructBLIP InstructBLIP的主要意义就在于解决视觉-语言指令微调中的挑战,并对模型未见过的数据和任务的改进泛化能力进行...
InstructBLIP:基于BLIP框架,探索使用Instruct Tuning的思路实现多模态中的zero/few-shot learning。 1、BLIP 论文标题:BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation 下载地址:https://arxiv.org/pdf/2201.12086.pdf ...
InstructBLIP是基于预训练的BLIP-2模型,通过指令调优技术(Instruction Tuning)进行优化的多模态大模型。BLIP-2模型本身已具备较强的图像和文本理解能力,但InstructBLIP在此基础上更进一步,通过引入指令调优,使模型能够更好地理解和遵循人类的自然语言指令,从而在处理各种视觉语言任务时表现出更高的灵活性和准确性。 二、...
InstructBLIP通过充分利用BLIP-2模型中的Q-Former架构,提出了一种指令感知的视觉特征提取方法。 如上图所示,Q-Former被设计用来从一个冻结的图像编码器的输出中提取视觉特征。 根据BLIP-2的论文,Q-Former已经分成两个阶段进行了预训练,通过预训练,它学会了提取可以被LLM消化的文本对齐的视觉特征。
中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于ChatGLM-6B，具有 62 亿参数；图像部分通过训练BLIP2-Q...
本月，Salesforce发布了一款名为InstructBLIP的多模态大模型，其宣称在图像语言领域达到了新的SOTA（state-of-the-art）水平。InstructBLIP是Salesforce Lavish项目的组成部分，旨在通过预训练和指导微调流程，构建能够解决多种语言任务的通用语言模型。项目团队通过收集并转换26个公开可用的数据集，将其分为两...
一共16个榜单,包括感知类和认知类的总榜单以及14个子任务的榜单也已发布。两个总榜单分别如图3和图4所示,值得注意的是BLIP-2和InstructBLIP在这两个榜单中都保持在前三。 图3.感知类任务总榜单 图4.认知类任务总榜单 图5.所有榜单 另外研究人员也总结了MLLM模型在实验中暴露的一些通用问题,如图6所示,希望可以...