由于原始的 BLIP-2 模型不包括 Vicuna 的检查点,作者使用与 BLIP-2 相同的策略 来预训练 Vicuna。 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}...
由于BLIP-2模型的模块化架构设计使得模型能够快速适应各种LLM,因此我们可以灵活地将模型调整为适应不同的LLM。在我们的实验中,我们采用了四种不同的BLIP-2变体,它们具有相同的图像编码器(ViT-g/14),但具有不同的冻结LLM,包括FlanT5-XL(3B)、FlanT5-XXL(11B)、Vicuna-7B和Vicuna-13B。FlanT5是一种基于编码器-...
InstructBLIP 的 LLM 作者使用了 FlanT5-XL (3B), FlanT5-XXL (11B), Vicuna-7B 和 Vicuna-13B 这四种,视觉编码器使用的是 ViT-g/14。FlanT5[1] 是一个基于 Encoder-Decoder Transformer T5 的指令微调模型,Vicuna[2] 是一个基于 Decoder LLaMa 的微调模型。 在视觉语言 Instruction tuning 的过程中,初始...
VL Adapter:a single-layer cross-attention(Q-former的左侧部分) LLM:Qwen-7B Qwen-VL的训练Pipeline VL Adapter创建一组可训练的queries向量和image features一起做cross-attention,将视觉特征压缩至256的固定长度,同时为了提升细粒度的视觉理解,在cross-attention中也加入图像的2D绝对位置编码。 Image Input使用特殊to...
* instructblip-7b ** link:https://huggingface.co/TheBloke/vicuna-7B-1.1-GPTQ-4bit-128g[vicuna-7b-v1.1-4bit-128g] (Standard) ** link:https://huggingface.co/TheBloke/vicuna-7B-v1.3-GPTQ[vicuna-7b-v1.3-4bit-128g] ** link:https://huggingface.co/TheBloke/airoboros-7b-gpt4-GPTQ[...
·2189 commitsto main since this release v4.42.0 6c1d0b0 New model additions Gemma-2 The Gemma2 model was proposed inGemma2: Open Models Based on Gemini Technology and Researchby Gemma2 Team, Google. Gemma2 models are trained on 6T tokens, and released with 2 versions, 2b and 7b. ...
batch大小对于3B, 7B, 11/13B的模型分别选用192,128,64。使用 AdamW 优化器,超参数\beta_1 = 0.9,\beta_2 = 0.999,权重衰减值(weight decay)0.05。使用 linear warmup学习率,在初始的1000步中学习率从10^{-8}到10^{-5},使用cosine学习率递减策略, minimum learning rate设置为0 。使用16张 Nvidia ...
基于LAVIS 库实现模型,采用四种不同的 BLIP - 2 变体,使用不同的冻结 LLMs(FlanT5 - XL、FlanT5 - XXL、Vicuna - 7B 和 Vicuna - 13B)。 指令调整所有模型最多 60K 步,每 3K 步验证性能,采用不同的批次大小和优化器参数,在 16 个 Nvidia A100(40G)GPUs 上训练。 零样本评估:在 13 个零样本评估数...
X-InstructBLIP 的构建使用了 LAVIS 软件库的框架,基于 Vicuna v1.1 7b 和 13b 模型。每个 Q-Former 优化 188M 个可训练参数并学习 K=32 个隐藏维度大小为 768 的查询 token。表 1 列出了用于每种模态的冻结预训练编码器。 优化模型的硬件是 8 台 A100 40GB GPU,使用了 AdamW。
When batch=1, it can reason normally `` model, vis_processors, _ = load_model_and_preprocess(name="blip2_vicuna_instruct", model_type="vicuna7b", is_eval=True,device=device) test_dataset = DatasetInstructBILPImage(transformer=vis_process...