大型语言模型：MiniGPT-v2 采用开源的 LLaMA2-chat (7B) 作为语言模型主干。在该研究中，语言模型被视为各种视觉语言输入的统一接口。本文直接借助 LLaMA-2 语言 token 来执行各种视觉语言任务。对于需要生成空间位置的视觉基础任务，本文直接要求语言模型生成边界框的文本表示以表示其空间位置。多任务指令训练 本文使用...
构造数据集的方式可以借鉴一二。 MiniGPT4-v2 这篇是miniGPT4的原作者对minigpt4的一次更新。因为作者加入Meta,对训练的算力和数据都提升一大档次。 核心思想 对多模态模型进行指令集微调,通过不同的instruction来实现不同的任务。深入理解这篇文章需要理解以下两个问题: 如何设计多个视觉任务instruction模板 如何设计训...
当然也可以什么都不加,直接问~ MiniGPT-v2由来自MiniGPT-4的原班人马(KAUST沙特阿卜杜拉国王科技大学)以及Meta的五位研究员共同开发。 上次MiniGPT-4刚出来就引发巨大关注,一时间服务器被挤爆,如今GItHub项目已超22000+星。 此番升级,已经有网友开始用上了~ 多视觉任务的通用界面 大模型作为各文本应用的通用界面,...
先是在4 个 A100上用 500 万图文对训练,然后再用一个小的高质量数据集训练,单卡 A100 训练只需要 7 分钟。这个高质量数据集是核心 这有点类似于GPT,先搞一个基座,然后高质量fine-tune。 MiniGPT-v2: Large Language Model As a Unified Interface for Vision-Language Multi-task Learning paper:https://a...
MiniGPT4-Video能够为其配出标题，宣传语。再比如，使用虚幻引擎制作的视频，新模型可以对其进行理解。能看出这个视频使用了后期处理和特效，而不是实际拍摄出来的。甚至，看过一簇簇花盛开的视频，MiniGPT4-video即兴作出了超美的抒情诗。基于MiniGPT-v2，MiniGPT4-video将其能力扩展到处理帧序列，以便理解视频。Mi...
与MiniGPT-v2类似,研究人员将每幅图像中每四个相邻的视觉token浓缩为一个token,从而将每幅图像的token数减少了 75%,从256个减少到64个。 在训练过程中,研究人员会随数据集提供字幕,但在推理过程中或视频没有字幕时,研究人员会利用语音到文本模型(如 whisper)生成视频字幕。
Files main .github dataset eval_configs eval_scripts examples examples_v2 figs minigpt4 prompts train_configs .gitignore CODE_OF_CONDUCT.md LICENSE.md LICENSE_Lavis.md MiniGPT4_Train.md MiniGPTv2.pdf MiniGPTv2_Train.md README.md SECURITY.md ...
基于MiniGPT-v2,MiniGPT4-video 将其能力扩展到处理帧序列,以便理解视频。 MiniGPT4-video 不仅考虑了视觉内容,还纳入了文本对话,使该模型能够有效地回答涉及视觉和文本内容的查询。 实验结果显示,新方法在 MSVD、MSRVTT、TGIF 和 TVQA 基准上分别提高了 4.22%、1.13%、20.82% 和 13.1%。
八、MiniGPT-v2 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2310.09478 (https://arxiv.org/pdf/2310.09478) 发布时间:2023.11.07 模型结构: Vision Encoder:ViT VL Adapter:/ Projection Layer:Linear LLM:Llama2-7B 模型结构图 训练过程: Stage 1:预训练,使用大量弱监督image-text和细粒度数据集的混合数据训练,让模型...
最近,来自KAUST和哈佛大学的研究人员提出了MiniGPT4-Video——专为视频理解而设计的多模态大模型。值得一提的是,MiniGPT4-Video能够同时处理时态视觉数据和文本数据,因此善于理解视频的复杂性。基于MiniGPT-v2,MiniGPT4-video将其能力扩展到处理帧序列,以便理解视频。实验结果显示,新方法在MSVD、MSRVTT、TGIF和TVQA...