对于LLaVA-1.5,我们使用与LCS-558K1相同的预训练数据集,并在进行指令微调时保持与LLaVA [28]大致相同的训练迭代次数和批次大小。由于将图像输入分辨率提高到了336像素,因此LLaVA-1.5的训练时间约为LLaVA的两倍:预训练阶段大约需要6小时,视觉指令微调阶段大约需要20小时,使用的是8块A100显卡。 几点不足 首先,LLaVA...
LLaVA(Large Language and Vision Assistant),即大型语言和视觉助手,是一个端到端训练的大型多模态模型,将视觉编码器和大语言模型连接起来实现通用的视觉和语言理解。并且已开源。 本文先简要介绍LLaVA系列模型(LLaVA、LLaVA-1.5、LLAVA-PLUS)的设计和改进点,然后进行了试用,探索了在图像理解、OCR、KIE等方面的效果。
10月份，升级后的LLaVA-1.5的表现已经接近多模态GPT-4，在Science QA数据集上取得了SOTA。13B模型的训练，只需要8个A100就可以在1天内完成。可以看到，LLaVA能处理各类问题，且生成的回答既全面又富有逻辑。LLaVA表现出一些接近GPT-4水平的多模态能力，在视觉聊天方面，GPT-4相对评分85%。而在推理问答方面，LLa...
10 月，LLaVA-1.5 重磅发布，通过对原始 LLaVA 的简单修改，在 11 个基准上刷新了 SOTA。现在，研究团队宣布推出 LLaVA-1.6，主要改进了模型在推理、OCR 和世界知识方面的性能。LLaVA-1.6 甚至在多项基准测试中超越了 Gemini Pro。demo 地址：https://llava.hliu.cc/项目地址：https://github.com/hao...
可以看到,LLaVA能处理各类问题,且生成的回答既全面又富有逻辑。 LLaVA表现出一些接近GPT-4水平的多模态能力,在视觉聊天方面,GPT-4相对评分85%。 而在推理问答方面,LLaVA甚至达到了 新SoTA——92.53%, 击败多模态思维链。 参考资料 https://llava-vl.github.io/...
python -m llava.serve.gradio_web_server --controller http://localhost:10000 --model-list-mode reload您刚刚启动了 Gradio Web 界面。现在,您可以打开 Web 界面,并将 URL 打印在屏幕上。您可能会注意到模型列表中没有模型。别担心,我们还没有推出任何劳模。当您启动模型工作人员时,它将自动更新。这是在 ...
transformer库中的LLaVa模型的modeling_llava.py中的 _merge_input_ids_with_image_features 方法定义了text和image的融合方式,先说结论:直接concat 源码特意给了注释:text做tokenize的时候,给image留个位置;这个位置后续用image的embedding来补上!所以整个就是简单粗暴的首尾拼接!比如下图:value都是图片的embedding,就...
Demo 地址：https://llava.hliu.cc/ 仅使用 120 万公开数据，LLaVA-1.5 在单个 8-A100 节点上用不到 1 天的时间就完成了训练。在论文中，研究者介绍了两项简单的改进：一个 MLP 跨模态连接器，以及合并 VQA 等学术任务相关数据。与 LLaVA 一起使用时，这两项改进带来了更好的多模态理解能力。相比于 ...
微软研究院、威斯康星大学的研究人员在LLaVA基础之上，继续开源了LLaVA-1.5版本。与前一代相比，LLaVA-1.5引入了跨模态连接器和特定格式的学术视觉问答数据集，全面提升了多模态理解和生成能力。为了评估LLaVA-1.5的性能，研究人员在MMEMM、BenchMM、SQA、POPE等11个知名数据平台中对视觉问答、自然语言处理、图像...
4月，来自威斯康星大学麦迪逊分校、微软研究院以及哥伦比亚大学的研究人员开源了一款全新的端到端多模态大模型LLaVA。而现在，升级后的LLaVA-1.5，不仅在11个基准测试上实现了SOTA，甚至还可以直接对打GPT-4V。研究人员通过使用带有MLP映射的CLIP-ViT-L-336px，并添加具有简单响应格式提示的、面向学术任务的VQA数据，...