1、LLM & VLM模型选择和评测环境 一些慷慨的公司(如 Meta 和 Mistral AI)或个人开源了他们的模型,活跃的社区逐层构建工具,以便我们可以轻松地在家用电脑上运行 LLM 和 VLM。本文(在 Raspberry Pi 上运行本地 LLM 和 VLM)测试了具有 8GB RAM 的 Raspberry Pi 5。它是一台信用卡大小的小型单板计算机 (SBC)。
VFM:利用视觉基础模型,如卷积神经网络(CNN)或视觉变换器(ViT),从图像中提取特征,识别潜在的异常模式。 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:...
🌐 在探讨人形机器人的投资复盘时,我们不得不提到大语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)。LLM的强大能力已经得到了广泛的认可,而VLM的崛起则展示了更加强大的潜力。尽管如此,为什么人形机器人的进展似乎并未达到预期呢?🔍 首先,让我们回顾一下这一轮AI技术升级的历程。LLM,特别是基于Transformer架构的注意力机制,使...
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。 SD卡——最小16GB,尺寸越大,可以容纳的模型越多。还应安装合适的操作系统,如Raspbian Bookworm或Ubuntu。
设置:在作者的框架中,作者使用 Gemini-Pro 作为 LLM,Gemini-Pro-Vision 作为 VLM。作者选择 RMBG-1.42 作为分割工具,LaMa 也可用。作者利用 ControlNet_sdxl_canny3 作为模板生成器,并使用 SDXL_inpainting4 作为修复代理中的修复模型。作者选择 SDXL refiner5 作为图像优化器。数据集:为了评估作者的框架,作者从...
llm+vlm马上就催化机器人的智能水平从零到一了,具身智能就是这个意思 2025-03-25 21:55 AI在大模型,自动驾驶,机器人这三个领域,用到底层技术架构有差别,进展也不同。 大模型从ChatGpt开始,有个质变的巨大跨越。 自动驾驶,依赖硬件升级、软件优化、和数据量等的提升,保持和以前一样斜率的线性发育,并没有出现...
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...
这些模型,如大型语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM),在理解人类意图、推理、场景理解和规划等方面表现出色。然而,如何将这些能力融入强化学习(RL)代理,并利用语言作为核心推理工具来解决RL中的一系列基本挑战,如有效探索、经验重用、技能调度和观察学习,是一个关键问题。 📝 贡献:本文设计了一个框架,将LLM和VLM的...
LMDeploy量化部署LLM&VLM 实践笔记 大模型部署是什么 当我们训练好模型后,需要将算法成果进行落地,模型部署就是把已经训练好的模型放在特定的环境中进行运行的过程。 大模型部署遇到的难题 (一)计算量巨大 大模型的参数高达7b,20b等,前向推理需要大量计算