LLaVA LLaVA1.5 【代码】 github.com/haotian-liu/ 前置知识 微调(Finetune) 基于一个在大规模数据集上预训练的模型,使用特定领域的少量数据微调预训练模型,将预训练模型的知识迁移到特定的下游任务中。 指令微调(Instruction Tuning) 指令微调是一种特殊的微调方式,用于 NLP 任务,可以让语言模型具有对话能力。
LLaVA 多模态大模型在指令微调方面有哪些具体应用? 注:本图由stable diffusion生成 1.1 摘要 在本文中,我们首次尝试使用仅基于语言的GPT-4生成多模态语言-图像指令跟随(instruction following)数据。通过对这些生成数据进行指令调整,我们介绍了LLaVA:Large Language and Vision Assistant,这是一个端到端训练的大型多模...
例如,在智能驾驶中,LLaVA可以帮助车辆理解交通场景中的各种信息,提高行驶安全性;在医疗领域,LLaVA可以帮助医生分析医学影像,提高疾病诊断的准确率。此外,随着数据集的不断扩充和模型的持续优化,LLaVA的性能将得到进一步提升,为解决更复杂的问题提供有力支持。四、总结LLaVA作为一种基于大模型的视觉微调技术,具有广泛的...
huggingface-cli download --resume-download liuhaotian/llava-v1.5-7b --local-dir llava-v1.5-7b --local-dir-use-symlinks False 如果不能访问hugging face可以使用下面的镜像下载 export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com 模型训练 stage1: pretrain,这一步也可以不用训练,直接使用预训练模型微调 在配置...
端到端指令微调-stage2 我们只保持视觉编码器权重不变,继续更新投影层和语言模型的预训练权重。为了训练模型以跟随各种指令并以对话方式完成任务,我们在收集的生物医学语言-图像指令跟随数据上对模型进行微调,开发了一个生物医学聊天机器人。正如后面将要描述的实验所示,此阶段的LLaVA-Med模型不仅能够作为生物医学视觉助...
基于paddleMix进行多模态模型的预训练、精调、压缩、推理、部署。 模型选择: 官方提供了LLaVA(Large Language and Vision Assistant)模型的训练、精调和lora,它通过将视觉编码器(如 CLIP)和语言模型(如 LLaMA/Vicuna)结合,实现了对图像和文本的联合理解和生成。 LLaVA 的模型架构由以下部分组成: 视觉编码器(Vision...
为了弥补这一缺陷,LLaVA模型应运而生,它首次将视觉微调引入大模型,为人工智能领域带来了新的突破。 LLaVA模型的核心思想是将指令微调扩展到多模态领域,通过结合预训练的LLM和视觉模型,为构建通用的视觉助手奠定基础。它使用开源的LLaMA作为LLM,并结合了CLIP视觉编码器ViT-L/14,从而实现了对图像和文本的联合处理。
模型微调# 这一步我们使用 deepspeed zero2 进行模型 LoRA 微调。得到的微调模型会被保存在./checkpoints/llava-v1.5-7b-lora里。注意这里使用的是Zero 2,因为我实际在操作的时候如果直接用代码仓库里的Zero 3运行会报错。 deepspeed llava/train/train_mem.py \ --lora_enable True --lora_r 128 --lora_...
本文将介绍如何利用 Amazon SageMaker 部署 LLaVA 模型,实现酒店图片的自动化、高精度分类,以应对千万级别图片的处理需求,同时显著降低运营成本。 具体目标: 准确分类酒店图片(如房间、大堂、泳池、餐厅等几十余种)。 高效处理千万级别的存量图片,同时控制推理成本。
Xray Large Multi-model Model,基于LLaVA微调Xray的多模态大模型,在4张V100上基于llava1d6-mistral-7b-instruct模型微调。LLaVA是多模态大语言模型中最流行的模型方法和架构,微调LLaVA有助于我们衡量和对比在垂类场景训练多模态大语言模型的可能。 本文贡献 借助Xray开源数据集,基于llava1.6训练微调,并开放了用于学术...