模型引入了 MiniGPT-v2,一个模型可以被视为一个统一的界面,以更好地处理各种视觉语言任务。在训练模型时对不同的任务使用唯一的标识符。这些标识符使模型能够毫不费力地区分每个任务指令,并提高每个任务的模型学习效率。经过三阶段训练,实验结果表明,与其他视觉语言通用模型相比,MiniGPT-v2 在许多视觉问答和视觉基础...
MiniGPT-v2基于 Llama2 Chat 7B。 模型下载地址:https://www.modelscope.cn/models/shakechen/Llama-2-7b-chat-hf 或者运行以下代码: 然后,将模型配置文件中的变量 llama_model 设置为 LLM 权重路径。 对于MiniGPT-v2,设置 LLM 路径 这里位于第 14 行。 3.下载预训练模型检查点 MiniGPT-v2(第 2 阶段之后...
MiniGPT-v2基于 Llama2 Chat 7B。 模型下载地址:https://www.modelscope.cn/models/shakechen/Llama-2-7b-chat-hf 或者运行以下代码: 然后,将模型配置文件中的变量 llama_model 设置为 LLM 权重路径。 对于MiniGPT-v2,设置 LLM 路径 这里位于第 14 行。 3.下载预训练模型检查点 MiniGPT-v2(第 2 阶段之后...
如下图示例,输入Prompt=[detction] camera, 输出:camera {<17><29><57><90>} (坐标为左上,右下角) 目标检测示例 (paper: MINIGPT-V2) 模型结构 如下图,MiniGPT-v2的模型结构由三部分组成。一个视觉Backbone模块(预训练的 ViT),一个线性投影层(nn.Linear) 加一个LLM(LLaMA2-7B)。 多模态多任务的指...
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...
简单来说,MiniGPT-v2由三个部分组成:视觉主干、线性层和大型语言模型。 该模型以ViT视觉主干为基础,所有训练阶段都保持不变。从ViT中归纳出四个相邻的视觉输出标记,并通过线性层将它们投影到 LLaMA-2语言模型空间中。 团队建议在训练模型为不同任务使用独特的标识符,这...
简介:MiniGPT-V2是一个基于视觉语言模型的多任务学习系统,旨在更好地处理各种视觉语言任务。通过独特的设计和训练策略,它在许多视觉问答和视觉定位基准上取得了卓越的性能。本文将深入探讨MiniGPT-V2的原理、特点、实现方式以及应用场景,以期为读者提供有关视觉语言多任务大模型的全面理解。
MiniGPT-v2 是用于视觉语言多任务学习的大模型,该模型旨在解决多种视觉-语言任务,包括但不限于图像标注、对象解析和定位、以及对图像中的问题进行回答
MiniGPT-v2 模型架构如下图所示,它由三个部分组成:视觉主干、线性投影层和大型语言模型。 视觉主干:MiniGPT-v2 采用 EVA 作为主干模型,并且在训练期间会冻结视觉主干。训练模型的图像分辨率为 448x448 ,并插入位置编码来扩展更高的图像分辨率。 线性投影层:本文旨在将所有的视觉 token 从冻结的视觉主干投影到语言模...
MiniGPT-v2 模型架构如下图所示,它由三个部分组成:视觉主干、线性投影层和大型语言模型。 视觉主干:MiniGPT-v2 采用 EVA 作为主干模型,并且在训练期间会冻结视觉主干。训练模型的图像分辨率为 448x448 ,并插入位置编码来扩展更高的图像分辨率。 线性投影层:本文旨在将所有的视觉 token 从冻结的视觉主干投影到语言模...