mPLUG-Owl3-7B模型作者来自阿里mPLUG团队,他们一直深耕多模态大模型底座,以LLaVA-Next-Interleave为基准,mPLUG-Owl3将模型的First Token Latency缩小了6倍,且单张A100能建模的图像数目提升了8倍,达到了400张图片,且该模型在单图像、多图像和视频任务中的表现依然非常出色。在此之前还提出了: 高效多模态底座
与Flamingo、EVLM等工作在语言模型的每一层插入cross-attention层的做法不同,mPLUG-Owl3仅将网络的少数层拓展为提出的Hyper Attention Transformer Block (HATB),从而避免了增加大量参数和计算。 二、环境搭建 模型下载 https://huggingface.co/mPLUG/mPLUG-Owl3-7B-240728/tree/main 代码下载 git cloneGitHub - ...
下面将以 mPLUG-Owl3项目进行部署,由于模型较大建议使用 RTX3090 及以上显卡。 1. 选择主机和镜像 在“租用实例”页面进入应用社区,选择相应的模型和3090显卡,点击“立即创建”,只需三步即可创建实例 2. 进入创建的实例 在“项目实例”页面点击对应实例的“Web SSH”进入终端操作页面 以下命令均在该页面进行 (1...
4秒看完2小时电影,通用多模态大模型mPLUG-Owl3,专门用来理解多图、长视频。具体来说,以LLaVA-Next-Interleave为基准,mPLUG-Owl3将模型的First Token Latency缩小了6倍,且单张A100能建模的图像数目提升了8倍,达到了400张图片,实测...
mPLUG-Owl3模型的核心结构由三个主要部分组成：视觉编码器SigLIP-400M、语言模型Qwen2，以及连接这两者的线性层。视觉编码器首先从图像中提取特征，然后通过线性层将这些特征映射到与语言模型相同的维度。在文本序列中，使用了特殊的标记来表示图像位置，并采用self-attention和cross-attention并行建模的方式，将图像特征...
推出通用多模态大模型mPLUG-Owl3，专门用来理解多图、长视频。具体来说，以LLaVA-Next-Interleave为基准，mPLUG-Owl3将模型的First Token Latency缩小了6倍，且单张A100能建模的图像数目提升了8倍，达到了400张图片，实测4秒就能看完一部2小时的电影。换句话说，模型的推理效率有了极大提升。而且不牺牲模型的准确...
但阿里最新发布的通用多模态大模型mPLUG-Owl3却让它成为了现实。这款模型以其惊人的效率和理解能力，在多模态理解领域取得了重大突破。mPLUG-Owl3创新性地使用了Hyper Attention Transformer Block，通过self-attention和cross-attention并行建模，将图像特征与文本特征完美融合。同时，它引入的多模态交错旋转位置编码，更...
AI模型社 | mPLUG-Owl3:高效长序列通用多模态大模型技术解析, 视频播放量 1122、弹幕量 0、点赞数 24、投硬币枚数 14、收藏人数 68、转发人数 7, 视频作者 ModelScope官方账号, 作者简介 让模型应用更简单!,相关视频:AI模型社 | mPLUG:达摩院多模态对话大模型技术解析
在全球AI技术的竞技场上，mPLUG-Owl3以其卓越的性能和广泛的应用潜力，迅速占据了领先地位。在多图、长视频等复杂多模态任务上，mPLUG-Owl3的表现远超同类模型，不仅在多个Benchmarks上达到SOTA（State of the Art）水平，还展现了强大的鲁棒性和抗干扰能力。这些成就，无疑为中国AI技术赢得了国际声誉。**2. ...
在科技飞速发展的 21 世纪，人工智能领域的每一次突破都如同璀璨星辰照亮人类前行的道路。2024 年 8 月 20 日，一则令人振奋的消息从科技巨头阿里巴巴传出 —— 阿里发布通用多模态大模型 mPLUG-Owl3。多模态大模型，这个充满未来感的词汇，正逐渐成为科技发展的新焦点。mPLUG-Owl3 的诞生，无疑为人工智能的发展...