Github:https://github.com/X-PLUG/mPLUG-DocOwl Paper:https://arxiv.org/abs/2307.02499 Demo:https://modelscope.cn/studios/damo/mPLUG-DocOwl/summary ModelScope Demo 体验 点击https://modelscope.cn/studios/damo/mPLUG-DocOwl/summary就可以立刻体验了。 我先尝试了让它读一下GPT-4的维基页面。问...
论文简单解读:SSDesign:白话文:MLLM大模型算法-mPLUG-Owl 整体论文框架图和拆解参数图 论文整体框架图 模型模块及参数示例详解 分模块论文详细解读 1.论文中的Visual Encoder模块 MplugOwlVisionEmbeddings将图片转化成patch序列 class MplugOwlVisionEmbeddings(nn.Module): # 视觉模块的初始化Embeddings def __init_...
延续mPLUG-DocOwl的做法,DocOwl 1.5将多个下游任务统一为指令问答的形式,在统一的结构学习之后,通过多任务联合训练的形式得到一个文档领域的通用模型(generalist)。 此外,为了使得模型具备详细解释的能力,mPLUG-DocOwl曾尝试引入纯文本指令微调数据进行联合训练,有一定效果但并不理想。 在DocOwl 1.5中,作者基于下游任务...
mPLUG-DocOwl: Modularized Multimodal Large Language Model for Document Understanding O网页链接ChatPaper综述:说明了现有的多模型大型语言模型在OCR-free文档理解方面存在的问题。这些模型在浅层无OCR文本识别方面表现出了很好的零样本能力,但是在没有领域内的训练的情况下,它们往往忽略了OCR的细粒度特征,如复杂的...
From the paper, I see learnable queries in visual abastractor. I think it may be similar to Perceiver in Flamingo or Q-Former in BLIP-2. But I don't find the implementation in your code about learnable queries (mPLUG_OwlVisualAbstractorEncoder and mPLUG_OwlVisualAbstractorModel in modeling...
mPLUG-PaperOwl目前只是引入外部知识进文档理解的初步尝试,仍然面临着领域局限性、知识来源单一等问题需要进一步解决。 总的来说,本文从最近发布的7B最强多模态文档理解大模型mPLUG-DocOwl 1.5出发,总结了不依赖OCR的情况下,进行多模态文档理解的关键四个关键挑战(“高分辨率图片文字识别”,“通用文档结构理解”,“指令...
mPLUG-PaperOwl(ACM MM 2024) - mPLUG-PaperOwl: Scientific Diagram Analysis with the Multimodal Large Language Model UReader(EMNLP 2023) - UReader: Universal OCR-free Visually-situated Language Understanding with Multimodal Large Language Model
3阶段训练:Pretraining、Multitask finetuning、Instruction Tuning LLM不使用LORA,而是直接finetune self-attention里面的QV 资源: 32×A800 GPUs Batch size 1024 mPLUG-Owl: Modularization Empowers Large Language Models with Multimodality paper:https://arxiv.org/abs/2304.14178 ...
mPLUG-PaperOwl: Scientific Diagram Analysis with the Multimodal Large Language Model. MM2024. Youku-mPLUG: A 10 Million Large-scale Chinese Video-Language Dataset for Pre-training and Benchmarks. mPLUG-Octopus: The Versatile Assistant Empowered by A Modularized End-to-End Multimodal LLM.MM2023 ...
在 mPLUG 系列工作中,之前的 E2E-VLP 、mPLUG 、mPLUG-2、mPLUG-Owl🦉 分别被 ACL2021 、EMNLP2022、ICML2023 录用,其中 mPLUG 工作在 VQA 榜单首超人类的成绩。 mPLUG-video 在以上的基准测试中取得了新的 SOAT 结果:在视频分类方面性能提高了高达 23.1%,在视频描述生成任务上的 CIDEr 指标上获得 68.9...