经过三阶段训练,实验结果表明,与其他视觉语言多面手模型相比,MiniGPT-v2在许多视觉问答和视觉定位基准上都取得了很好的性能。我们的模型和代码可在https://minigpt-v2.github.io/获取。 引言 多模态大语言模型(LLM)已成为一个令人兴奋的研究课题,在视觉语言社区中有着丰富的应用,如视觉人工智能助手、图像字幕、视觉...
Git clone our repository, creating a python environment and activate it via the following command gitclonehttps://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4.gitcdMiniGPT-4 conda env create -f environment.yml conda activate minigptv 2. Prepare the pretrained LLM weights MiniGPT-v2is based on Llama2 Ch...
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...
git clone https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4.gitcdMiniGPT-4 conda env create -f environment.yml conda activate minigptv 2. Prepare the pretrained LLM weights MiniGPT-v2is based on Llama2 Chat 7B. ForMiniGPT-4, we have both Vicuna V0 and Llama 2 version. Download the correspondi...
最终这个模型可以完成多种视觉任务,比如目标对象描述、视觉定位、图像说明、视觉问题解答以及从给定的输入文本中直接解析图片对象。 感兴趣的朋友,可戳下方Demo链接体验: https://minigpt-v2.github.io/ https://huggingface.co/spaces/Vision-CAIR/MiniGPT-v2...
git clone https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4.git cd MiniGPT-4 创建虚拟环境 conda env create -f environment.yml conda activate minigptv 2. 准备预训练的 LLM 权重 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...
你可以在GitHub上找到相关的代码仓库,地址为:https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4 同时,论文的完整版本可以在以下链接找到:https://arxiv.org/pdf/2310.09478.pdf 以下是关于模型和数据集的一些操作指引: 首先,你可以按照指南下载模型。 接下来,你需要下载相关的数据集。
https://minigpt-v2.github.io/https://huggingface.co/spaces/Vision-CAIR/MiniGPT-v2 论文链接:https://arxiv.org/abs/2310.09478 GitHub链接:https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4 参考链接:https://twitter.com/leoyerrrr 关注公众号【机器学习与AI生成创作】...
Open-sourced codes for MiniGPT-4 and MiniGPT-v2 (https://minigpt-4.github.io, https://minigpt-v2.github.io/) - Update MiniGPTv2_Train.md · Lwt-diamond/MiniGPT-4@e26ce35
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。