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 - ...
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 - ...
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…
而经过多图训练的LLAVA-Next-Interleave和Mantis在最开始能和mPLUG-Owl3保持近似的衰减曲线,但随着图片数目达到了50这个量级,这些模型也不再能正确回答了。 而mPLUG-Owl3坚持到了400张图片还能保持40%的准确率。 不过有一说一,尽管mPLUG-Owl3超越了现有模型,但其准确率远未达到优秀水平,只能说这一测评方法揭示...
代码:https://github.com/X-PLUG/mPLUG-Owl/tree/main/mPLUG-Owl3 demo(抱抱脸):https://huggingface.co/spaces/mPLUG/mPLUG-Owl3 demo(魔搭社区):https://modelscope.cn/studios/iic/mPLUG-Owl3 7B模型(抱抱脸):https://huggingface.co/mPLUG/mPLUG-Owl3-7B-240728 ...
huggingface_model_id='mPLUG/mPLUG-Owl3-7B-240728'model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(huggingface_model_id,torch_dtype=torch.half,attn_implementation="flash_attention_2",trust_remote_code=True).eval().to("cuda")tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(huggingface_model_id)processor=model.init...
代码:https://github.com/X-PLUG/mPLUG-Owl/tree/main/mPLUG-Owl3 demo(抱抱脸):https://huggingface.co/spaces/mPLUG/mPLUG-Owl3 demo(魔搭社区):https://modelscope.cn/studios/iic/mPLUG-Owl3 7B模型(抱抱脸):https://huggingface.co/mPLUG/mPLUG-Owl3-7B-240728 ...
demo(抱抱脸):https://huggingface.co/spaces/mPLUG/mPLUG-Owl3 demo(魔搭社区):https://modelscope.cn/studios/iic/mPLUG-Owl3 7B模型(抱抱脸):https://huggingface.co/mPLUG/mPLUG-Owl3-7B-240728 7B模型(魔搭社区)https://modelscope.cn/models/iic/mPLUG-Owl3-7B-240728 ...
7B模型(魔搭社区)mPLUG-Owl3-7B-240728 9月10日晚7点,青稞 Talk 第22期,阿里巴巴通义实验室高级算法工程师、华东师范大学博士叶加博,将直播分享《mPLUG-Owl3:探索长序列模型架构的通用多模态大模型》。 Talk信息 主讲嘉宾 叶加博,华东师范大学博士,阿里巴巴通义实验室高级算法工程师,参与通义多模态大模型mPLUG...