Anywhere采用了一个复杂的流水线框架,包含视觉语言模型(VLM)、大型语言模型(LLM)和图像生成模型等各种代理。 该框架主要由三个主要组成部分构成:提示生成模块、图像生成模块和结果分析器。提示生成模块对输入的前景图像进行语义分析,利用VLM预测相关的语言描述,并使用LLM推荐最佳的语言提示。 在图像生成模块中,作者采用了...
我可以肯定地想象,在Raspberry Pi(或其他小型边缘设备)上运行的本地托管LLM还有很多使用场景,特别是因为如果我们选择Phi-2大小的模型,那么对于某些场景来说,每秒4个标记似乎是可以接受的流媒体速度。 总之,“小微”LLM和VLM领域是当前一个活跃的研究领域,最近发布了相当多的模型。希望这一新兴趋势继续下去,更高效、...
1. 全面的综述:论文详细回顾了在LLM和VLM时代生成音频描述(AD)的相关技术,涵盖了密集视频字幕生成(DVC)、自动后编辑(APE)和AD评估(ADE)等多个方面。 2. 最新的研究成果:论文集中讨论了2020年之后发表的最新研究成果,特别是GPT-3发布后的进展。 3. 多模态技术的应用:详细介绍了如何将视觉特征提取(VFE)和密集字...
例如,你可以利用VLM模型实现图像分类、物体检测等功能,或者利用LLM模型实现语音助手、智能问答等功能。 总结 通过本文的介绍,你应该已经了解了如何在Raspberry Pi上利用Ollama框架运行Phi-2、Mistral、LLaVA等LLM和VLM。虽然Raspberry Pi的计算资源有限,但通过合理的优化和应用策略,我们仍然可以在其上实现许多有用的功能...
- TinyChat 2.0是一种在边缘设备上加速边缘AI的工具,具有高效的LLM和VLM预填充速度。 - TinyChat 2.0通过AWQ量化实现了3-4倍的解码加速,并且比旧版TinyChat的Time-To-First-Token快1.5-1.7倍。 - TinyChat 2.0优化了LLM/VLM的预填充速度,特别适用于对长上下文输入敏感的应用。 - TinyChat 2.0通过优化W4A16 ...
本文将探讨如何让Phi-2、Mistral和LLaVA等小微模型借助于Ollama得以在树莓派上以本地方式运行。 译者|朱先忠 审校| 重楼 在树莓派上使用Ollama的本地LLM和VLM(作者本人提供照片) 前言 有没有想过在自己的设备上运行自己的大型语言模型(LLM)或视觉语言模型(VLM)?你可能想过,但一想到从头开始设置,必须管理有关...
- TinyChat 2.0是一种在边缘设备上加速边缘AI的工具,具有高效的LLM和VLM预填充速度。 - TinyChat 2.0通过AWQ量化实现了3-4倍的解码加速,并且比旧版TinyChat的Time-To-First-Token快1.5-1.7倍。 - TinyChat 2.0优化了LLM/VLM的预填充速度,特别适用于对长上下文输入敏感的应用。 - TinyChat 2.0通过优化W4A16 ...
要事解读 ①Figure 用的 VLM 和 「机器人 LLM」 是同一回事吗? 时间:3 月 13 日 事件:本周,Fugure 01、RFM-1、RT-H 等多个 Robotics 项目成果在本周发布,但并非所有团队都公开了技术细节,这些机器人的表现和背后的采用的技术起了社区大量讨论和猜测。
这两款开源软件一起提供了我认为是目前最好的本地托管LLM体验。 Ollama和Ollama Web UI都支持类似于LLaVA这样的VLM,这些技术为边缘生成AI使用场景打开了更多的大门。 技术要求 你只需要以下内容: Raspberry Pi 5(或4,设置速度较慢)-选择8GB RAM或以上大小以适合7B模型。
VLM:结合视觉和语言模型,如CLIP,将图像特征与文本描述相结合,增强模型对复杂异常的理解能力。 LLM:使用大型语言模型,如GPT-3,处理和生成与图像相关的文本描述,辅助异常检测和解释。 面临的挑战: 1.数据稀缺性:在工业环境中,异常事件通常稀少且多样,导致标注数据不足。这使得训练有效的模型变得困难。2.多模态数据融...