MiniGPT-4 项目特点 首先，MiniGPT-4 具备多模态能力，能够理解并回应图片中的信息。例如，它可以回答图片的主题、颜色数量，甚至分析图片的风格。其次，该项目的训练成本非常低。仅使用4块A100显卡，经过10小时的训练，便达到了令人瞩目的效果。这样的训练成本相较于其他大型模型而言，简直是“迷你”级别的。再者，M...
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...
通常,这些配置文件位于configs/models/目录下。 五、运行MiniGPT-4 一切准备就绪后,您可以通过以下命令运行MiniGPT-4的demo: python demo.py --cfg-path eval_configs/minigpt4_eval.yaml --gpu-id 0 运行成功后,您将在命令行看到MiniGPT-4的启动信息,并可以通过浏览器访问指定的地址(通常是localhost:7860)与...
MiniGPT-4本地部署全攻略:从零到一搭建AI助手 引言 随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型(LLMs)如GPT系列已成为热门话题。MiniGPT-4作为GPT-4的简化版,具备强大的图像理解与对话能力,是许多研究者和开发者的首选。本文将带您一步步完成MiniGPT-4的本地部署,无需复杂的服务器配置,即可在个人电脑上实现AI助手的...
MINIGPT-4: ENHANCING VISION-LANGUAGE UNDERSTANDING WITH ADVANCED LARGE LANGUAGE MODELS 论文地址:arxiv.org/pdf/2304.1059 代码:minigpt-4.github.io/ MiniGPT-4的研究发现有以下几点: 视觉-语言能力的对齐:研究发现,通过将视觉特征与大模型(如Vicuna)对齐,MiniGPT-4能够实现先进的视觉-语言理解能力,这种能力接近...
MiniGPT-4 是一个发布在 GitHub 上的开源项目，用于演示 AI 系统中的视觉语言功能。它可以做的一些例子包括生成图像描述、根据图像编写故事，甚至仅从绘图创建网站。MiniGPT-4 并未正式连接到 OpenAI 或 GPT-4。它还基于另一种名为 Vicuna 的大型语言模型 (LLM)，后者本身构建于开源大型语言模型元 AI (LLaMA) ...
📚 MiniGPT-4是一个多模态大模型,它通过Linear Layer将BLIP-2和Vicuna连接起来。这个模型的设计非常巧妙,大多数模块都被冻结了(显示为蓝色),只有视觉端的一个用于映射语义的线性层参与了微调。这种做法使得模型的参数压缩到了仅15M,非常高效。🔍 如果你对大模型、多模态大模型、ChatGPT、GPT-4、深度学习和机器...
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...
阿卜杜拉国王科技大学的研究团队最近开源了一个名为MiniGPT-4的模型。除了生成文本之外，该模型还具备识别图片的多模态功能。与微软最近开源的Visual ChatGPT类似，该模型是“眼睛+嘴巴”的组合模型。MiniGPT-4由一个带有预训练ViT和Q-Former的视觉编码器、一个线性投影层以及高级Vicuna大型语言模型组成。其中，Vicuna是...