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手与用户互动,还能在评估已建立的生物医学VQA数据集时实现良好的zero-shot任务转移性能。 微调至下游任务 对于一些特定的生物医学场景,需要开发高度准确且特定于数据集的模型,以提高模型性能。在两个阶段的训练之后,我们对LLaVA-Med进行微调,...
仅进行第一阶段训练的LLaVA-Med作为聊天机器人是不够的,因为它失去了理解多样化指令的能力,尽管在生物医学概念覆盖方面有所改进。经过完整的两阶段训练的LLaVA-Med持续优于一般领域的LLaVA,并且使用更大的指导数据(从10K到60K样本)会导致更高的性能。当在自我指导中考虑内联提及时,生成的数据60K-IM稍微提高了聊天...
具体来说,LLaVA-Med的训练过程大致分为两个阶段:首先是预训练阶段,该阶段主要利用大规模的无标签数据进行自监督学习,使得模型能够学习到图像的底层特征和语义信息;其次是微调阶段,该阶段主要利用有标签的数据对模型进行有监督学习,使得模型能够更好地适应生物医学领域的特定任务。 在实际应用中,LLaVA-Med表现出了优秀...
具体来说,我们首先对LLaVA进行微调,以使用原样的image-text对对齐生物医学词汇(使用简单要求图像描述的通用指令)。然后,我们继续使用我们自己生成的指令遵循数据来训练模型,以学习开放式会话语义。通过这种方式,我们能够用8个A100在不到15小时的时间内训练LLaVA-Med。我们的实证研究验证了特定领域指令调优的有效性,并...
当对Science杂志进行微调时,LLaVA和GPT-4的协同作用达到了92.53%的新的最先进的准确性。 研究人员公开了GPT-4生成的视觉指令调整的数据、模型和代码库。 多模态模型 首先厘清定义。 大型多模态模型指的就是一种基于机器学习技术的模型,能够处理和分析多种输入类型,如文本和图像。
System Info 基于llava1.5-7b-chat微调 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 API_PORT=7864 llamafactory-cli api /data/rich/project/LLaMA-Factory-main/examples/inference/vllm.yaml vllm.yaml model_name_or_path: /data/rich/model/Med-v1.0 template: vicuna ...
LLaVA-Ultra在医学视觉问答任务中展示了显著的性能优势,其精细的视觉语义理解和对实际临床场景的适应能力,使其能够提供高质量的医学视觉对话响应。相比于LLaVA和LLaVA-Med,LLaVA-Ultra能够更准确和具体地回答与医学图像内容相关的问题,证明了其模型架构的优越性。
SAM-Med2D:打破自然图像与医学图像的领域鸿沟,医疗版 SAM 开源了! GhostSR|针对图像超分的特征冗余,华为诺亚&北大联合提出GhostSR Meta推出像素级动作追踪模型,简易版在线可玩 | GitHub 1.4K星 CSUNet | 完美缝合Transformer和CNN,性能达到UNet家族的巅峰! ...
LLaVA模型是在上述论文《可视化指令微调(Visual Instruction Tuning)》中引入的,然后在论文《基于可视化指令微调的基准改进(Improved Baselines with Visual Instruction Tuning)》(地址:https://arxiv.org/abs/2310.03744,也称为LLaVA-1.5模型)中得到进一步改进。其背后的思想是从图像中提取视觉嵌入,并通过将其馈送到大...
相关项目 使用GPT-4 进行指令调整 LLaVA-Med:一天内培训生物医学大型语言和视觉助理 Otter:上下文内多模式指令调优 对于未来的项目想法,请查看: SEEM:一次性分割各处的所有内容 Grounded-Segment-Anything通过结合Grounding DINO和Segment-Anything来检测、分割和生成任何东西。About...