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进行交互。 六、常见问题与解决方案 ...
Demo: https://minigpt-v2.github.io/ 具体而言，MiniGPT-v2 可以作为一个统一的接口来更好地处理各种视觉 - 语言任务。同时，本文建议在训练模型时对不同的任务使用唯一的识别符号，这些识别符号有利于模型轻松的区分每个任务指令，并提高每个任务模型的学习效率。为了评估 MiniGPT-v2 模型的性能，研究者对不同...
MiniGPT-4背后团队来自KAUST(沙特阿卜杜拉国王科技大学),是几位博士开发的。 项目除了是开源的之外,而且还提供了网页版的demo,用户可以直接进去体验。 在线体验:https://minigpt-4.github.io GitHub仓库:https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4 论文:https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4/blob/main/Min...
可以说,GPT-4发布时展示过的功能,MiniGPT-4基本也都有了。 这下网友直接把Demo服务器挤爆,开发团队连开4台备用服务器,都有几十人在排队。 不等OpenAI了,现在就能玩 除了研究团队给出的示例,网友也用MiniGPT-4玩出了各种花样 有人上传自己画的画,让AI评价评价。 有人上传一张从车道拍摄的飞机坠毁瞬间,让Min...
Demo 地址:https://0810e8582bcad31944.gradio.live/ 项目一经发布,便引起网友广泛关注。例如让 MiniGPT-4 解释一下图中的物体: 下面还有更多网友的测试体验: 方法简介 作者认为 GPT-4 拥有先进的大型语言模型(LLM)是其具有先进的多模态生成能力的主要原因。为了研究这一现象,作者提出了 MiniGPT-4,它使用一个...
三、MiniGPT-4具备的能力demo 接下来展示一些Mini GPT-4所具备的能力。输入一张国内乐队音乐会现场的照片。输入问题便能通过一句话得到描述,它就会说图上是一对音乐家在玩电吉他,在一大群观众面前,观众在看他们表演,并且也在用相机拍照,后面有个屏幕用中文展示着这个乐队的名字,整个氛围是非常生动有力量的。
python demo.py --cfg-path eval_configs/minigpt4_eval.yaml --gpu-id 0 运行成功后,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进行交互。 五、优化与提升 为了进一步提升MiniGPT-4的性能和交互体验,可以考虑以下方面: 下载预训练权重:下载与Vicuna...
在你的本地机器上运行 demo.py 来尝试我们的演示 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 python demo.py--cfg-path eval_configs/minigpt4_eval.yaml--gpu-id0 为了节省 GPU 内存,Vicuna 默认以 8 位加载,搜索宽度为 1。这种配置对于 Vicuna 13B 需要大约 23G 的 GPU 内存,对于 Vicuna 7B ...
模型首先使用 ChatGPT/GPT-4 将图像-文本对转换为适当的指令跟随格式。同时,该模型将 CLIP 视觉编码器与语言解码器 LLaMA 连接起来,并进行端到端微调得到了出色的表现。目前项目已在 github 开源其实现代码、数据集、模型微调权重,并提供在线演示 demo。
MiniGPT-4 展示了许多酷炫的视觉语言技能,就像 OpenAI 在 GPT-4 发布会上展示的那些。 作者提供了一个线上的 DEMO https://minigpt-4.github.io/ MiniGPT-4 为研究和应用多模态人工智能开拓了新道路,具有很高的研究价值 部署方式 要玩转 MiniGPT-4, 首先要准备Python环境和下载 Vicuna 的预训练模型。