1. 硬件：MiniGPT4模型的训练通常需要高性能的计算硬件，如NVIDIA GPU。为了确保训练过程的高效性和稳定...
一、MiniGPT4模型架构 MiniGPT4的模型架构主要由三部分组成:预训练的大语言模型(LLM)、预训练的视觉编码器以及一个单一的线性投影层。这种架构设计使得MiniGPT4能够在保持高效计算的同时,实现视觉与语言的深度融合。 预训练的大语言模型(LLM):MiniGPT4并不从头开始训练大语言模型,而是直接利用现有的Vicuna-13B或Vicun...
image encoder与LLM都不参与训练，仅训练对齐层的参数。从上述架构可见：miniGPT4的输入是：图片和文本，...
MiniGPT-4 Vicuna 的语言模型遵循 "Alpaca 公式",使用 ChatGPT 的输出来微调 LLaMA 系列的 Meta 语言模型。据说 Vicuna 与 Google Bard 和 ChatGPT 相当,同样只需相对较小的训练工作量。 当前,该研究团队已经将 MiniGPT-4 的代码、预训练的模型和收集的数据集在 GitHub 上开源:https://minigpt-4.github.io...
在深度学习中,模型训练的效率和精度是关键。为了提高训练效率并降低计算成本,混合精度训练和梯度检查点成为了两个重要的基础技术。在多模态大模型的训练中,这两个技术的应用尤为重要。本文将介绍这两个技术的基本原理,以及在MiniGPT4Qwen系列中应用时可能遇到的坑。一、混合精度训练混合精度训练是指使用不同精度的数据...
4月18日,阿卜杜拉国王科技大学的研究团队开源了类ChatGPT模型MiniGPT-4。除了生成文本之外,具备识别图片的多模态功能。这与微软前不久开源的Visual ChatGPT非常相似,也是一个“眼睛+嘴巴”的组合模型。 据悉,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...
- 该模型使用DeepSpeed的流水线并行技术,以在3090上训练14B-15B的模型。 - 在训练过程中,将ViT+Q-former对齐到14B的LLM上比对齐到7B的LLM上更困难。 - MiniGPT4Qwen14B使用BLIP2的ViT和Qformer,微调3-4M的参数来实现模态对齐。 - 要获得更好的MLLM,需要更多的预训练对齐数据、指令微调数据,以及更好的视觉编...
从现在起,每天200万训练token免费微调模型,截止到9月23日。 Llama 3.1开源的同一天,OpenAI也open了一回。 GPT-4o mini可以免费微调了,每天畅用200万训练token,限时2个月(截止9月23日)。 收到邮件的开发者们激动地奔走相告,这么大的羊毛一定要赶快薅。
每天200万训练token免费薅 Llama 3.1 405B 巨兽开源的同时,OpenAI 又抢了一波风头。从现在起,每天 200 万训练 token 免费微调模型,截止到 9 月 23 日。 Llama 3.1 开源的同一天,OpenAI 也 open 了一回。 GPT-4o mini 可以免费微调了,每天畅用 200 万训练 token,限时 2 个月(截止 9 月 23 日)。
综上所述,《全等辅助线与GPT-4O-Mini七大必考类型归纳训练专题二》不仅是一部高效的学习辅导书,更是学生提升几何学能力的得力助手。在未来的学习与考试中,掌握全等辅助线的应用将对学生的数学成绩产生积极的影响。同时,专题的系统化设计与实践导向,预计将帮助更多学生在几何学习的道路上迈出坚实的步伐,为他们的学术...