① 视觉-语言模型(VLM)是一种多模态模型,同时接受图像和文本输入。VLM 可以使用互联网上几乎无限可获得的大规模图像-文本对进行预训练,预训练的 VLM 可以直接应用于下游视觉识别任务,无需微调。 ② VLM 预训练通常由某些视觉-语言目标指导,使其能够从大规模图像-文本对中学习图像-文本对应关系。VLM 可以使用互联网...
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...
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...
4.通过Ollama Web UI运行VLM 正如我在本文开头提到的,我们也可以运行VLM。让我们运行LLaVA模型,这是一个流行的开源VLM,它恰好也得到了Ollama系统的支持。要做到这一点,请通过设置界面下载“llava”模型,以便下载对应的权重数据。 遗憾的是,与LLM不同,设置页面需要相当长的时间才能解释树莓派上的图像。下面的例子...
本文将以Raspberry Pi为例,介绍如何在该平台上利用Ollama框架运行Phi-2、Mistral、LLaVA等LLM和VLM。Raspberry Pi是一款基于ARM架构的低成本微型电脑主板,它的小型化、低功耗和易于编程的特点使得它成为了许多DIY爱好者和初学者的首选。 1. 环境准备 首先,确保你的Raspberry Pi已经安装了最新的操作系统,并连接到了互...
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...
SGLang 是 LMSYS Org 团队于今年 1 月份正式推出的一个用于 LLM 和 VLM 的通用服务引擎,且完全开源,采用 Apache 2.0 许可授权。它由纯 Python 编写,核心调度器只用了不到 4K 行代码就实现了,已被 LMSYS Chatbot Arena 用于支持部分模型、Databricks、几家初创公司和研究机构,产生了数万亿 token,实现了更快的...
LMDeploy是涵盖了LLM 任务全套轻量化、部署和服务解决方案的集成功能包, TurboMind是LMDeploy的一个推理引擎,是一个子模块。 LMDeploy也可以使用pytorch作为推理引擎。 TurboMind与TurboMind模型的关系: TurboMind是推理引擎的名字, TurboMind模型是一种模型存储格式, ...
飞鹰2系列:11B LLM和VLM支持欧洲11国语言 #小工蚁 - 小工蚁于20240527发布在抖音,已经收获了17.2万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
一图胜千言?深入研究视觉语言模型空间推理 | 大语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)在各种任务和领域中都表现出了卓越的性能。尽管如此,空间理解和推理人类认知的基本组成部分仍未得到充分探索。 来自威斯康星大学麦迪逊分校和微软的研究团队开发的新基准涵盖了空间推理的各个方面,如关系理解、导航和计数。他们对竞争性语言...