minigpt-4结构 Linear Layer: 由于vit输出的编码向量维度默认为768,此处就是一个升维操作,变成4096(对比blip2,这里是2560)。 img embed:图像经过vit和Q-Former之后,得到图像的embeding编码,编码最后一维为768,经过Linear Layer,转成4096维。 模型训练总共分成2步:模型预训练和模型微调。 2.1 模型预训练 没有上图...
通过在用于微调 MiniGPT-4 所用的 3400 个原始数据上使用该选择器，研究者发现这些数据大部分都有低质量的问题。使用这个数据选择器，研究者得到了一个小得多的精选数据子集 —— 仅有 200 个数据，只有原始数据集的 6%。然后他们使用 MiniGPT-4 一样的训练配置，微调得到了一个新模型：InstructionGPT-4。研究...
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使用先进的大型语言模型增强视觉语言理解,将语言能力与图像能力结合。 其利用视觉编码器BLIP-2和大语言模型Vicuna进行结合训练,共同提供了新兴视觉语言能力。 MiniGPT-4github: 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LLM...
给定一个视觉 - 语言指令数据集和一个预训练 MLLM(如 MiniGPT-4 和 LLaVA),数据选择器的最终目标是识别出一个用于微调的子集并且使得该子集能为预训练 MLLM 带来提升。 为了选出这个子集并确保其多样性,研究者首先是使用一个聚类算法将原始数据集分成多个类别。
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是一个130亿参数的开源模型，性能方面可以媲美GPT-4。此外，MiniGPT-4非常节约资源，可以在单个NVIDIA 3090/4080/V100(16GB) GPU上运行。想要使用图片对话功能很简单，打开试用网站，然后在左边的输入...
今年四月诞生的多模态大型语言模型MiniGPT-4 不仅能看图聊天,还能利用手绘草图建网站,可以说是功能强大。而在预训练之后的微调阶段,该模型使用了 3000 多个数据。确实很少,但上海交通大学清源研究院和里海大学的一个联合研究团队认为还可以更少,因为这些数据中大部分质量都不高。他们设计了一个数据选择器,从中选出了...
结果表明,与之前的视觉 - 语言通用模型(例如 MiniGPT-4、InstructBLIP、 LLaVA 和 Shikra)相比,MiniGPT-v2 在各种基准上实现了 SOTA 或相当的性能。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 ...