今天就来了解一下小米关于手机UI多模态模型的一个工作 -- MobileVLM。MobileVLM算是多模态模型在手机UI垂域场景的一个应用工作了。这个工作主要做了两件事: 针对手机UI场景,增加了对应的任务和训练stage 构造了对应的数据集Mobile3M,用于训练 & 评测模型的手机UI理解和操作能力,并且开源了数据集(nice) (不过模型...
实验结果表明,MobileVLM在内部测试集和公开移动基准测试中均表现出色,优于现有的VLM。 1引言 手机在日常生活中被广泛使用,移动平台上的 AI 代理正受到行业和学术界的关注 Ding (2024); Yang et al. (2023). 由于纯文本 LLM 在理解用户界面 (UI) 元素和页面结构方面的局限性 Hong et al. (2023),最近发布的...
MobileVLM 和大量 多模态大模型在 benchmark 的表现不相上下，证明了其在众多实际任务中的应用潜力。虽然本文主要关注的是边缘场景，但 MobileVLM 优于许多最新的 VLM，而这些 VLM 只能由云端强大的 GPU 支持。MobileVLM 总体架构设计 考虑到为资源有限的边缘设备实现高效的视觉感知和推理的主要目标，研究者设计了 M...
TinyGPT-V, MobileVLM, 视频播放量 27、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 3、转发人数 1, 视频作者 AiVoyager, 作者简介 ,相关视频:用动画的方式深入浅出解读Transformer架构!拒绝晦涩难懂,应该是小破站最适合小白入门的系统教程!,【B站最新】吴恩达详细讲
简介:随着人工智能技术的快速发展,多模态大模型在各个领域的应用越来越广泛。近日,美团、浙大等团队联合推出了能够在移动端部署的全流程多模态大模型MobileVLM,其可在高通骁龙888等设备上实现实时运行,开启了边缘端多模态大模型的新篇章。本文将对MobileVLM的技术原理、应用场景以及未来发展进行深入探讨。
MobileVLM 是一款专为移动设备设计的快速、强大和开放的视觉语言助手。它结合了面向移动设备的架构设计和技术,包括从头开始训练的 1.4B 和 2.7B 参数的语言模型、以 CLIP 方式预训练的多模态视觉模型,以及通过投影实现的高效跨模态交互。在各种视觉语言基准测试中,Mobile
MobileVLM是一款多模态视觉语言模型,它结合了面向移动设备的架构设计和技术,包括从头开始训练的1.4B和2.7B参数的语言模型、以CLIP方式预训练的多模态视觉模型,以及通过投影实现的高效跨模态交互。这些技术的结合使得MobileVLM在保持高性能的同时,也能够在移动设备上实现实时运行。 在各种视觉语言基准测试中,MobileVLM的性能...
特别介绍MobileVLM V2中改进的投影器部分，称为LDPv2，即轻量化下采样投影器。训练阶段，预训练与微调阶段均冻结视觉编码器，全量微调大语言模型与投影器。训练数据集丰富多样，旨在提升模型的对话能力、OCR技能、场景理解能力及定位理解能力，具体包括视觉对话数据集、文本问答数据集、COCO标题与SBU数据集...
MobileVLM采用轻量级下采样映射网络，结合卷积增强位置信息，保留空间信息同时降低计算成本，运行速度快约81倍。实验结果表明，MobileLLaMA 1.4B与TinyLLaMA 1.1B、Galactica 1.3B、OPT 1.3B和Pythia 1.4B等模型性能相当，MobileLLaMA 2.7B性能优于OpenLLaMA 3B，显示了MobileVLM的竞争力。MobileVLM在多...
美团、浙大等于近日推出了 MobileVLM V2,其中包含参数量 1.7B、3B、以及 7B 的一系列视觉-语言模型。代码与模型以及适配的端侧推理方案都已开源。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2402.03766 模型地址:https://huggingface.co/mtgv 代码地址:https://github.com/Meituan-AutoML/MobileVLM ...