@article{gao2023llamaadapterv2, title = {LLaMA-Adapter V2: Parameter-Efficient Visual Instruction Model}, author={Gao, Peng and Han, Jiaming and Zhang, Renrui and Lin, Ziyi and Geng, Shijie and Zhou, Aojun and Zhang, Wei and Lu, Pan and He, Conghui and Yue, Xiangyu and Li, Hongsheng...
LLaMA-Adapter V2 multimodal[P] prefix, projection, gate [F] bias, norm[P] Image-Text-V1 [F] GPT4LLM, LLaVAImage&TextCLIP-ViT-L/14LLaMA-7B LLaMA-Adapter V2.1 multimodal[P] prefix, projection, gate [F] bias, norm, lora[P] Image-Text-V1 ...
相比于之前已经推出的LLaMA-Adapter,这次的升级版研究人员将它命名为LLaMA-adapter V2。 论文链接:arxiv.org/abs/2304.1501 开源代码:github.com/OpenGVLab/LL 这是升级之后的多模态和双语功能示意图: 它是唯一可以结合多种模态的模型,例如,从3D点云和背景音频生成真实的图像。 而且,它还支持双语功能,能接收和生成...
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...
https://github.com/ZrrSkywalker/LLaMA-Adapter 1.1 摘要 在本文中,我们提出了LLaMA-Adapter V2,一种参数高效的视觉指令模型。具体而言,我们首先通过解锁更多可学习参数(例如,norm、偏置和比例),增强LLaMA Adapter,这些参数在整个LLaMA模型中分布指令跟踪能力。其次,我们提出了一种早期融合策略,只将视觉token输入到早期...
Detoxifying LLMs: 通过 RLHF 为模型解毒,使其更符合人类的价值观 StackLlama: 在 Stack exchange 数据集上实现端到端 RLHF 训练一个 Llama 模型 Multi-Adapter Training: 使用单一模型和多适配器实现优化内存效率的端到端训练 👉 宝子们快行动起来,训练你的第一个 RLHF 模型吧!
GitHub LLaMA-Adapter,这是一种轻量级适配方法,用于微调指令遵循和多模态LLaMA模型。 下图是LLaMA-Adapter和Alpaca的参数对比。 通过将适配器插入LLaMA的Transformer,研究者只引入了1.2M的可学习参数,并在1小时内将LLaMA转换为指令跟随模型。 为了在早期阶段稳定训练,研究者提出了一种具有zero gating机制的新型Zero-init注...
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 ...
Detoxifying LLMs: 通过 RLHF 为模型解毒,使其更符合人类的价值观 StackLlama: 在 Stack exchange 数据集上实现端到端 RLHF 训练一个 Llama 模型 Multi-Adapter Training: 使用单一模型和多适配器实现优化内存效率的端到端训练 👉 宝子们快行动起来,训练你的第一个 RLHF 模型吧!
开源万能模型微调工具LLaMA-Adapter发布,支持多模态输入输出。 LLaMA-Adapter,现在已经完全解锁了。 作为一个通用的多模态基础模型,它集成了图像、音频、文本、视频和3D点云等各种输入,同时还能提供图像、文本和检测的输出。 相比于之前已经推出的LLaMA-Adapter,这次的升级版研究人员将它命名为LLaMA-adapter V2。