LLaVA-Next-Video:在视频数据上进一步进行监督微调(supervised fine-tuning,SFT)的 LLaVA-Next-Image,展现出比 LLaVA-Next-Image 更强的视频理解能力。 LLaVA-Next-Video-DPO:通过直接偏好优化(direct preference optimization,DPO)将模型响应与 AI 反馈对齐,显著提升性能。 使用SGLang 实现高效部署和推理:该技术在...
(2)LLaVA-Next-Video是对视频数据进行进一步监督微调 (SFT) 的 LLaVA-Next-Image,与 LLaVA-Next-Image 相比,其视频理解能力更佳 。(3)LLaVA-Next-Video-DPO使用直接偏好优化 (DPO) 将模型响应与 AI 反馈对齐,性能显著提升。 LLaVA-Next-Video-DPO(AI反馈直接偏好优化):基于 人类反馈的强化学习 (RLHF) ...
(2)LLaVA-Next-Video是对视频数据进行进一步监督微调 (SFT) 的 LLaVA-Next-Image,与 LLaVA-Next-Image 相比,其视频理解能力更佳。(3)LLaVA-Next-Video-DPO使用直接偏好优化 (DPO) 将模型响应与 AI 反馈对齐,性能显著提升。 LLaVA-Next-Video-DPO(AI反馈直接偏好优化):基于 人类反馈的强化学习 (RLHF) 的...
[](https://huggingface.co/lmms-lab/llava-next-interleave-7b) ## Release - [2024/07/16] 🔥 LLaVA-NeXT-Video has been upgraded. Please refer to [this page](docs/LLaVA-NeXT-Video...
我测试了以下的模型的精度,模型精度和论文中宣称的不同。是我跑的有什么问题吗。 评测精度如下所示: 这是我评测脚本: LLaVA-Video-7B-Qwen2, fps32: /opt/conda/envs/python3.10/bin/python -m accelerate.commands.launch --num_processes=8 \ -m lmms_eval \ --model
다음은 LLaVA-NeXT-Video 모델의 비디오 이해 능력을 보여주는 예제입니다. (출처: https://huggingface.co/datasets/raushan-testing-hf/videos-test/resolve/main/sample_demo_1.mp4) 위에 있는 비디오와 What do you see in this video...
To this end, we introduce LLaVA-NeXT-Interleave, which simultaneously tackles Multi-image, Multi-frame (video), Multi-view (3D), and Multi-patch (single-image) scenarios in LMMs. To enable these capabilities, we regard the interleaved data format as a general template and compile the M4-...
以下是一些与上述示例相匹配的示例: -兔Llama-3-8B-V-mmproj-f16型 -llava-next-video-mproj-f16 -llava-v1.6-34b-mmproj-f16型 -llava-phi-3-mini-mmproj-f16 *然而* 很多时候,投影仪都是通用的。它们在gguf转换过程中使用命名方案mmproj-model(后面是quant),并且没有被回购持有者正确命名,因此很...
classLlavaNextMultiModalProjector(nn.Module):def__init__(self, config: LlavaNextConfig): super().__init__() self.linear_1= nn.Linear(config.vision_config.hidden_size, config.text_config.hidden_size, bias=True) self.act=ACT2FN[config.projector_hidden_act] ...
作者提出了LLaVA-OneVision,这是一系列由LLaVA-NeXT博客系列中的 insights 整合的开源大型多模态模型(LMMs)。 作者的实验结果表明,LLaVA-OneVision 是第一个能够同时突破开放 LMMs 三个重要计算机视觉场景(单张图像、多图像和视频场景)性能瓶颈的单模型。 值得注意的是,LLaVA-OneVision 的设计允许在不同的模态/场...