LLaVA-NeXT 的中文能力是一种新兴的零样本能力(即仅考虑了英文多模态数据)。其在中文多模态场景中的表现令人惊喜,例如在 MMBench-CN 上取得了最先进的(SoTA)性能。 低训练成本。LLaVA-NeXT 的训练成本极低:使用 32 块 GPU 训练约 1 天,总共使用 130 万个数据样本。其计算/训练数据成本比其他模型低 100 至...
多模态主要由以下内容构成 01 ViT:Vision-Transformer(Google 2020) 02 CLIP(OpenAI 2021) 03 BLIP (Salesforce 2022) 04 LLaVA 论文解读(Microsoft 2023) 05 LLaVA 源码解读(Transformers) 06 LLaVA1.5 论文…
模型型号:LLaMA-3-LLaVA-NeXT-8B、LLaVA-NeXT-72B和LLaVA-NeXT-110B。 模型架构: 视觉编码器部分的参数量为 303.5M。 连接器部分的参数量分别为 20.0M(LLaMA-3-LLaVA-NeXT-8B)、72.0M(LLaVA-NeXT-72B)和 72.0M(LLaVA-Ne...
看傻眼!LLaVA多模态模型最简单的模型,最强的效果!LLaVA LLaVA-1.5 LLaVA-NeXT, 视频播放量 8916、弹幕量 8、点赞数 315、投硬币枚数 218、收藏人数 487、转发人数 49, 视频作者 RethinkFun, 作者简介 原IBM人工智能产品Tech Lead,Data Scientist,相关视频:LLAVA讲解,
We also provide a fine-tuning recipe -llava_next_7bthat you can use. fromnemo.collectionsimportvlmfinetune=vlm.llava_next_7b.finetune_recipe(name="llava_next_7b_finetune",dir=f"/path/to/checkpoints",num_nodes=1,num_gpus_per_node=8,peft_scheme='none',# 'lora', 'none') ...
近期字节团队推出开放大型多模态模型LLaVA-NeXT-Interleave，其视觉指令微调在增强大型多模态模型（LMM)多...
- LLaVA-NeXT-Video应用了LLaVA-NeXT的模型结构来提高视频处理效果。 - LLaVA-NeXT-Ablations进行了多个消融实验,探讨了不同因素对效果的影响。 - LLaVA-NeXT-Interleave通过交错对话的训练格式解决了多图输入和图文交错对话的能力不足的问题。 - LLaVA-OneVision是LLaVA-NeXT系列技术的大合集,收集了更丰富、质量...
LLaVA系列算法架构从1.0逐步演进至1.5,再到Next(1.6)和NeXT(Video),每个版本都带来了显著的改进。特别是在LLaVA 1.5中,不仅对sft数据及其格式进行了优化,还引入了高分辨率输入支持,使模型能够处理任意分辨率的数据,同时保持高效的数据利用率。这些更新使得LLaVA系列在性能和应用范围上都有了质的飞跃。
Hugging Face的推文突出了LLaVa-NeXT的重大更新,现在支持批量生成,这是一个备受期待的功能。这一增强是新Transformer库更新的一部分,这是AI/ML社区的中心资源,类似于GitHub。这一更新很可能会提高开发人员使用语言模型的效率和可... 内容导读 Hugging Face的推文突出了LLaVa-NeXT的重大更新,现在支持批量生成,这是一...
Please refer to this page for details, refer to llava_next-video_demo for demo. [2024/06/23] 🔥 LLaVA-NeXT-Interleave is released. We utilize image-text interleaved format to unify multi-image, video, and 3D tasks in one LLM and achieve SoTA performance on a wide range of benchmark...