https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4 工作原理翻译: MiniGPT-4使用一个投影层来将来自BLIP-2的冻结视觉编码器与冻结的LLMVicuna对齐。 我们通过两个阶段来训练MiniGPT-4。第一个传统的预训练阶段在使用4个A100大约10小时内,使用大约500万个图像-文本对进行训练。第一阶段过后,Vicuna能够理解图像。但是其生...
根据 OpenAI 指出，GPT-4o mini 不仅性能更强，价格也来到了「白菜价」。具体来讲，GPT-4o mini 每百万个输入 Token 的定价是 15 美分（约合人民币 1.09 元），每百万个输出 Token 的定价是 60 美分（约合人民币 4.36 元）：比 GPT-3.5 Turbo 便宜超过 60%。对普通用户来说，更重要的是 GPT-4o...
MiniGPT-4使用交流: MiniGPT-4是一款结合视觉与语言的大模型,能够基于图片内容生成描述、回答问题,甚至进行推理分析。它在视觉理解和自然语言处理方面表现出色,可识别图像细节、物体关系,并结合上下文提供智能解读。MiniGPT-4是GPT-4的开源版本,提供强大的自然语言处理能力,适用于多种AI应用场景,包括图像描述生成、文本...
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。
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...
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) ...
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...
gitclonehttps://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4.git 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 ...
MiniGPT-4 是阿卜杜拉国王科技大学开源的一款多模态大模型,同时具备图像理解与对话能力。它使用 BLIP-2 的冻结视觉编码器和 Vicuna 的冻结 LLM,仅使用一个投影层进行对齐。MiniGPT-4 的训练分为两个阶段。第一阶段是传统的预训练阶段,使用 4 个 A100 GPU,大约 10 小时内训练了大约 500 万个图像和文本对。第...