任意对任意工作流程支持:Mini-Gemini实现了任意对任意的工作流程,即支持从任意模态输入生成任意模态的输出。这使得模型在处理多模态任务时更加灵活和通用。 支持多种大型语言模型:Mini-Gemini框架兼容并支持一系列密集和MoE(混合专家)大型语言模型(LLMs),从2B到34B参数规模不等。这种灵活性使得用户可以根据具体需求选择合...
Mini-Gemini 在各种 Zero-shot 的榜单上毫不逊色于各种大厂用大量数据训练出来的模型，可谓是 “平、靓、正” ！量化指标 可以看出，Mini-Gemini 提供了多种普通和高清版本的模型，并且覆盖了 2B 的小杯到 34B 的超大杯，各个版本都取得了相似参数量下领先的效果，在许多指标上甚至超越 Gemini Pro 和 GPT-4V。
Mini-Gemini以其简洁而高效的设计理念脱颖而出，核心技术包括双编码器机制、高质量数据的使用，以及生成模型数据的训练结合。这种设计不仅提升了模型对高清图像的理解能力，还增强了其响应速度和准确度。双编码器机制 Mini-Gemini采用了一种创新的双编码器结构，用于处理高清图像。这包括使用视觉转换器（ViT）作为低分辨...
Mini-Gemini在各种Zero-shot的榜单上毫不逊色于各种大厂用大量数据训练出来的模型,可谓是“平、靓、正” ! 量化指标: 可以看出,Mini-Gemini提供了多种普通和高清版本的模型,并且覆盖了2B的小杯到34B的超大杯,各个版本都取得了相似参数...
在高效模型类别中，配置为Gemma-2B的Mini-Gemini展现出了优于高效MobileVLM[63]的性能，甚至超过了配备Vicuna-7B甚至13B的InstructBLIP。当采用更大的LLM时，Mini-Gemini的可扩展性就变得明显。给定相同的LLM，经验证提出的Mini-Gemini在所有基准测试中都大幅领先于LLaVA-1.5。高分辨率：为验证框架对扩展视觉token的...
更高清图像的精确理解、更高质量的训练数据、更强的图像解析推理能力,还能结合图像推理和生成,香港中文大学终身教授贾佳亚团队提出的这款多模态模型Mini-Gemini堪称绝绝子,相当于开源社区的GPT4+DALLE3的王炸组合! Mini-Gemini还提供了2B小杯到34B的超大杯,最强模型在多个指标上相比Google Gemini Pro甚至GPT-4V都不遑多...
该框架在一个复合数据集上进行训练,将高质量的图像文本对和面向任务的指令相结合,以提高模型性能和应用范围。Mini-Gemini 兼容各种大型语言模型(LLMs),参数范围从2B 到34B,实现了高效的任意推断。这一设置使 Mini-Gemini 在零样本基准测试中取得了卓越的成绩,并支持高级多模态任务。
在人工智能领域，多模态模型的发展一直备受关注。近日，香港中文大学终身教授贾佳亚团队推出的多模态模型Mini-Gemini，以其强大的图像理解和生成能力，以及全开源的特性，引发了业界的广泛关注。Mini-Gemini不仅提供了从2B到34B的模型大小范围，满足了不同用户的需求，更在技术上实现了突破。它融合了ChatGPT和DALL·E 3...
Mini-Gemini 还提供了 2B 小杯到 34B 的超大杯,最强模型在多个指标上相比 Google Gemini Pro 甚至 GPT-4V 都不遑多让。目前,Mini-Gemini 从代码、模型、到数据已全部开源,还登上了 PaperWithCode 热榜。 值得一提的是,Mini-Gemini 的图像理解和生成能力已经出了 Demo,可以在线跟自定义图像对话的那种。
更高清图像的精确理解、更高质量的训练数据、更强的图像解析推理能力,还能结合图像推理和生成,香港中文大学终身教授贾佳亚团队提出的这款多模态模型Mini-Gemini堪称绝绝子,相当于开源社区的GPT4+DALLE3的王炸组合! Mini-Gemini还提供了2B小杯到34B的超大杯,最强模型在多个指标上相比Google Gemini Pro甚至GPT-4V都不遑多...