③ 最后,我们引入额外的专家模型(例如,字幕、检测和OCR系统)来增强LLaMA-Adapter V2的图像理解能力,使我们的方法区别于依赖大量图像-文本对训练数据的MiniGPT-4和LLaVA等其他方法。 ④ 我们将主要贡献总结如下: • (1) 更强大的语言指令模型。通过参数高效的调整策略和高质量的语言指令数据,LLaMA-Adapter V
通过结合偏置调整策略和高质量指令数据,LLaMA-Adapter V2获得了卓越的指令跟随能力。 值得注意的是,新增参数的数量仅占整个LLaMA的 0.04%(∼5M),表明 LLaMA-Adapter V2仍然是一种参数高效的方法。 使用不相交参数进行联合训练 研究人员目标是同时赋予LLaMA-Adapter V2生成长语言响应和多模态理解的能力。 下图所示,研...
与原始的LLaMA-Adapter相比,LLaMA-Adapter V2只需在LLaMA上引入14M参数即可执行开放式多模态指令。 该框架还表现出更强大的纯语言指令跟从能力,甚至在聊天交互方面也表现出色。 如图展示的是引入几种策略来增强 LLaMA-Adapter [72] 的能力,从而实现具有卓越多模态推理的参数高效视觉指令模型 LLaMA-Adapter v2。 由于...
- **[2023.07.05]** We release the pretrain/finetune code of [llama_adapter_v2_multimodal](https://github.com/OpenGVLab/LLaMA-Adapter/tree/main/llama_adapter_v2_multimodal). - **[2023.07.05]** We release the pretrain/finetune code of [llama_adapter_v2_multimodal7b](https://github.com...
LLaMA-Adapter V2与LLaMA-Adapter相比,仅增加了1400万个参数就能执行多模态指令。 虽然一开始的LLaMA-Adapter可以通过冻结指令跟随模型,然后训练投影层来实现图像-文本对齐从而达到不需要多模态数据也能得到多模态模型,但是视觉特征往往主导模型的回应,从而降低了模型指令跟随的能力。 因此在LLaMA-Adapter V2 中,作者仅将...
特别说明一下,现在的LLaMA-v1基本上已经被抛弃了,在meta已经搞不到custom URL了,但是现在的多模态模型还没有全部更新到v2(例如LLaMA-Adapter就还没更新稳定版),只能当先驱hhh。但是用LLaMA-Accessory就可以避免这个问题,checkpoint都是他们训练好直接release的,不需要再下载llama-v2 backbone,比较方便。
大型语言模型构建在基于Transformer的架构之上来处理文本输入, LLaMA 系列模型在众多开源实现中脱颖而出。类似LLaMa的Transformer可以用来处理2D图像吗?在本文中,我们通过提出一种类似 LLaMA 的朴素和金字塔形式的Transformer来回答这个问题,称为VisionLLaMA。VisionLLaMA 是一个统一的通用建模框架,用于解决大多数视觉任务。
我们将使用最近在由 Tim Dettmers 等人的发表的论文“QLoRA: Quantization-aware Low-Rank Adapter Tuning for Language Generation”中介绍的方法。QLoRA 是一种新的技术,用于在微调期间减少大型语言模型的内存占用,且并不会降低性能。QLoRA 的 TL;DR; 是这样工作的: ...
merge_adapter:为了便于后续使用,我们将LoRA权重与基础模型合并,生成一个新的模型。 当你运行训练代码时,你应该会看到类似于以下的输出,表示训练开始了。 就这样!通过这种方法,微调Llama 2模型变得异常简单。而且,由于我们将LoRA权重与原始模型合并,更新后的模型可以像之前一样加载,继续进行后续的推理和使用。
Visual Question AnsweringMM-VetLLaMA-Adapter v2-7BGPT-4 score31.4±0.1# 190 Compare Params7B# 1 Compare Zero-Shot Video Question AnswerMSRVTT-QALLaMA Adapter-7BAccuracy43.8# 29 Compare Confidence Score2.7# 25 Compare Zero-Shot Video Question AnswerMSVD-QALLaMA Adapter-7BAccuracy54.9# 26 ...