InstructBLIP:多模态指令微调 代码:https://github.com/salesforce/LAVIS/blob/main/projects/instructblip/README.md 贡献: 1)提出了一个视觉-语言的多模态指令微调系统; 2)可以让模型提高在没见过的数据集和没见过的任务上的能力(只需要合适的prompt准确描述要做的任务即可); 3)而且经过验证,这种提高并不只是因...
本月(2023年5月)Saleforce发布了新的图像语言多模态大模型InstructBLIP,据说是新的SOTA,让我们看看它有什么独到之处。 代码:https://github.com/salesforce/LAVIS/tree/main/projects/instructblip 论文:[2305.06500] InstructBLIP: Towards General-purpose Vision-Language Models with Instruction Tuning (arxiv.org)...
git clone https://github.com/THUDM/VisualGLM-6B cd VisualGLM-6B python web_demo.py 程序会自动...
git clone https://github.com/salesforce/LAVIS.git cd LAVIS pip install -e . We will soon support installing InstructBLIP with PyPI InstructBLIP Model Zoo # === # Architectures Types # === # blip2_vicuna_instruct vicuna7b, vicuna13b # blip2_t5_instruct flant5xl, flant5xxl Prepare Vicuna...
https://github.com/salesforce/LAVISgithub.com/salesforce/LAVIS 1 故事背景 在进行图文多模态大模型研究时,作者发现了现有方法的两个问题: instruction tuning技术在大语言模型LLM中被证明是有效的,能够提升模型在多种任务上的体现,但是该技术在视觉文本大模型上并没有被研究过; ...
如表所示,InstructBLIP在所有的数据集上都取得了新的零样本的SOTA结果。 并且在所有的LLM上都超过了BLIP-2,这表明了视觉指令微调的有效性。 此外,指令微调提高了对未见过的任务类别(如视频QA)的零样本泛化能力。 尽管从未用时间视频数据进行训练,但InstructBLIP在MSRVTT-QA上比之前的SOTA提高了47.1%。
GPT-4看图聊天还没上线,就已经被超越了。 近来,华人团队开源了多模态基础模型InstructBLIP,是从BLIP2模型微调而来的模型。 BLIP家族中增加了一个新成员:InstructBLIP 据介绍,InstructBLIP模型更擅长「看」、「推理」和「说」,即能够对复杂图像进行理解、推理、描述,还支持多轮对话等。
还有LLaVA,是用一个小的多模态指令数据集训练的,但它在一些示例上展示了与多模态模型 GPT-4 非常相似的推理结果。 参考资料: https://twitter.com/LiJunnan0409/status/1656821806593101827 https://arxiv.org/abs/2305.06500 https://github.com/salesforce/LAVIS/tree/main/projects/instructblip...
Image captioning via vision-language models with instruction tuning Public 544.3K runs GitHub Paper License Run with an API Playground API Examples README Versions Run time and cost This model costs approximately $0.084 to run on Replicate, or 11 runs per $1, but this varies depending on your...
https://github.com/salesforce/LAVIS/tree/main/projects/instructblipgithub.com/salesforce/LAVIS/tree/main/projects/instructblip 文章链接 InstructBLIP: Towards General-purpose Vision-Language Models with Instruction Tuningarxiv.org/abs/2305.06500 ...