minigpt-4参考gpt-4,可以根据图片生成文字的描述,甚至根据图片进行问答和创作。 如下图,对图片的内容进行解释。 其本质是将视觉大模型和语言大模型进行对齐。 2.模型训练 minigpt4是在blip2的基础上设计的,对比blip2,模型结构基本一致。 可以先看blip2详解。 【vlm多模态大模型】blip2详细解析218 赞同 · 6
在/data/MiniGPT-4/eval_configs/minigpt4_eval.yaml文件中,修改ckpt指定到/data/checkpoint/pretrained_minigpt4.pth中 到这里,基础的准备工作做完了。 9.尝试启动 cd/data/MiniGPT-4pythondemo.py--cfg-patheval_configs/minigpt4_eval.yaml--gpu-id0 运行之后一般会失败 会出现如下错误 问题1: Import Err...
你可以在配置文件 train_configs/minigpt4_stage1_pretrain.yaml 中更改保存路径。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 torchrun--nproc-per-nodeNUM_GPUtrain.py--cfg-path train_configs/minigpt4_stage1_pretrain.yaml 可以下载只经过第一阶段训练的 MiniGPT-4 检查点 这里 (13B)[14] 或...
然后安装MiniGPT4的步骤执行,这里我没有利用官方的文件进行安装,因为那个文件安装之后有很多错误。因此我这里先新建了一个python==3.9的版本: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 conda env create minigpt4 python=3.9conda activate minigpt4 然后接着安装pytorch,去到官网https://pytorch.org/get...
从零到一:MiniGPT-4本地部署实战指南 随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型(LLM)在各个领域的应用日益广泛。MiniGPT-4作为GPT-4的轻量级版本,不仅保留了强大的语言生成能力,还具备了一定的图像理解能力,成为众多开发者和研究者关注的热点。本文将引导您从零开始,逐步完成MiniGPT-4的本地部署。 一、环境准备 在...
一、MiniGPT-4技术原理 MiniGPT-4的核心在于其高效的多模态生成能力,这主要得益于其独特的模型架构。MiniGPT-4将预训练的大语言模型(LLM)和视觉编码器(如BLIP-2)的参数同时冻结,仅通过训练一个单一的线性投影层来实现视觉特征与语言模型的对齐。 模型架构:MiniGPT-4的模型架构主要由三部分组成:预训练的大语言模...
相比于原始的 MiniGPT-4，仅使用 6% 已过滤数据微调得到的 InstructionGPT-4 在多种任务上都取得了更优表现。方法 这项研究的目标是提出一种简单且可移植的数据选择器，使其能自动从原始微调数据集中精选出一个子集。为此，研究者定义了一个选取原则，该原则关注的重点是多模态数据集的多样化和质量。下面将简单...
cdMiniGPT-4conda env create -f environment.ymlconda activate minigpt4 2.准备预训练的Vicuna权重 不想自己折腾的直接下载我们准备好的权重(公开可能会有版权问题,所以暂时先放到微信群了。),然后跳转到第 3 步 当前版本的MiniGPT-4是建立在Vicuna-13B v0版本之上的。请参考我们的说明here来准备Vicuna权重。
为了实现一个有效的 MiniGPT-4,我们提出了一个两阶段训练方法。 第一阶段,涉及在大量对齐的图像-文本对上预训练模型,以获取视觉-语言知识。 第二阶段,我们使用一个更小但高质量的图像-文本数据集以及设计的对话模板来微调预训练模型,以提高生成的可靠性和可用性。
例如 MiniGPT-v2 在 VSR 基准上比 MiniGPT-4 高出 21.3%，比 InstructBLIP 高出 11.3%，比 LLaVA 高出 11.7%。下面我们通过具体的示例来说明 MiniGPT-v2 识别符号的作用。例如，通过加 [grounding] 识别符号，模型可以很容易生成一个带有空间位置感知的图片描述：通过添加 [detection] 识别符号，模型可以...