如上图所示,新模型称为mPLUG-Owl2,由三个主要组件组成:基本视觉编码器、视觉抽象器和语言解码器。具体而言,使用ViT-L/14作为视觉编码器,LLaMA-2-7B作为语言解码器。视觉编码器处理具有H×W分辨率的输入图像,并产生H14×W14标记序列。然后,这些视觉标记特征与文本标记嵌入相结合,并被馈送到语言解码器中,该语言解...
https://github.com/X-PLUG/mPLUG-Owlgithub.com/X-PLUG/mPLUG-Owl 模型的结构如图Fig 1所示,模型包含一个视觉基座模型fV(文中用到的是ViT-L/14),语言基座模型fL(文中用到的是LLaMA-7B)和视觉桥接器fK,和LLaVA或者MiniGPT-4系列是比较类似的。 Fig 1 训练的时候也是包括两个阶段,第一个阶段是多模...
尽管mPLUG-Owl 没有在带有标注的文档数据上进行训练,但其仍然展现出了一定的文字识别和文档理解能力,测试结果如图 12 所示。 方法介绍 该工作提出的 mPLUG-Owl,其整体架构如图 2 所示。 模型结构:它由视觉基础模块 (开源的 ViT-L)、视觉抽象模块 以及预训练语⾔模型 ( LLaMA-7B) 组成。视觉抽象模块将较⻓...
因此 mPLUG-Owl 在第一阶段只冻住 LLM 的参数,采用 LAION-400M, COYO-700M, CC 以及 MSCOCO 训练视觉基础模块和视觉摘要模块。 第⼆阶段:延续 mPLUG 和 mPLUG-2 中不同模态混合训练对彼此有收益的发现,Owl 在第⼆阶段的指令微调训练中也同时采用了纯文本的指令数据 (52kfrom Alpaca+90k from Vicuna...
语言模型:使用了 LLaMA-2-7B 作为文本解码器,并设计了如图 3 所示的模态自适应模块。 图2 mPLUG-Owl2 模型结构 为了对齐视觉和语言模态,现有的工作通常是将视觉特征映射到文本的语义空间中,然而这样的做法忽视了视觉和文本信息各自的特性,可能由于语义粒度的不匹配影响模型的性能。为了解决这一问题,本文提出模态自...
python -m mplug_owl2.serve.model_worker --host 0.0.0.0 --controller http://localhost:10000 --port 40000 --worker http://localhost:40000 --model-path MAGAer13/mplug-owl2-llama2-7b-lora-sft --model-base MAGAer13/mplug-owl2-llama2-7b What if I want to run demo just local? You...
语言模型:使用了 LLaMA-2-7B 作为文本解码器,并设计了如图 3 所示的模态自适应模块。 图2 mPLUG-Owl2 模型结构 为了对齐视觉和语言模态,现有的工作通常是将视觉特征映射到文本的语义空间中,然而这样的做法忽视了视觉和文本信息各自的特性,可能由于语义粒度的不匹配影响模型的性能。为了解决这一问题,本文提出模态自...
|mPLUG-Owl2 | Pre-training|-| |mPLUG-Owl2 |Instruction tuning|[Download link](https://huggingface.co/MAGAer13/mplug-owl2-llama2-7b)| ### Modelscope Model Hub |Model|Phase|Download link| |-|-|-| |mPLUG-Owl2 | Pre-training|[Download link](https://www.modelscope.cn/models/damo...
语言模型:使用了 LLaMA-2-7B 作为文本解码器,并设计了如图 3 所示的模态自适应模块。 图2 mPLUG-Owl2 模型结构 为了对齐视觉和语言模态,现有的工作通常是将视觉特征映射到文本的语义空间中,然而这样的做法忽视了视觉和文本信息各自的特性,可能由于语义粒度的不匹配影响模型的性能。为了解决这一问题,本文提出模态自...
/ mplug-owl2-llama2-7b 框架: PyTorch 语言: English 其他: Alibaba ChatGPT GPT + 4 更多 License: License: apache-2.0 加入合集 模型评测 部署 微调实例下载模型 提交历史 Upload 32 files (#3) 200342b system 1 年前 Upload pytorch_model-1-of-33.bin (#2) ...