DocOwl 1.5-Chat通过将下游数据集与DocReason25K结合,并在统一结构学习后执行多任务调整进行训练。 5 实验 5.1 实施细节 DocOwl 1.5从mPLUG-Owl2初始化,使用ViT/L-14作为视觉编码器,使用带有模态自适应模块的7B大型语言模型作为语言解码器。根据长宽比和分辨率,每张图像被裁剪成多达9个固定分辨率为448x448的子图像...
mPLUG-Owl 模型架构 本文提出了 mPLUG-Owl,其整体架构如图2所示。它由视觉基础模型 、视觉抽象模块 以及预训练语言模型 组成。视觉抽象模块将较长的、细粒度的图像特征概括为少量可学习的 Token,从而实现对视觉信息的高效建模。生成的视觉 Token 与文本查询一起输入到语言模型中,以生成相应的回复。 训练策略 如图1...
可以看出，没有经过多图训练的模型例如Qwen-VL和mPLUG-Owl2很快就败下阵来。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mPLU...
因此,提出mPLUG-Owl3以解决这些挑战,并提高多模态模型在复杂场景中的表现。贡献 - 提出了mPLUG-Owl3,一种通用的多模态大模型,能够有效处理长图像序列。 - 设计了超注意力模块,增强了视觉和语言的交互能力,提高了模型在多图像场景中的表现。 - 在20个基准测试中验证了mPLUG-Owl3的性能,其中包括单图像、多图像...
GPT-4强大的多语言能力让任何语种的用户都能享受到强大的对话服务,然而在开源多模态大模型领域,多语言能力并没有成为主流。受限于训练数据,这些模型几乎都只能在英文对话上有所展现。最近,mPLUG-Owl团队推出了最新版的模型,通过多语言微调...
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...
论文作者来自阿里mPLUG团队,他们一直深耕多模态大模型底座,在此之前还提出了:(1)高效多模态底座mPLUG系列(2)模块化多模态大语言模型底座mPLUG-Owl系列(3)文档理解底座mPLUG-DocOwl系列等。mPLUG-Owl3模型的主体结构由视觉编码器SigLIP-400M、语言模型Qwen2和线性连接层组成。视觉编码器提取图像特征后,经线性层映...
📖 mPLUG-Owl模型简读mPLUG-Owl模型的结构主要采用CLIP ViT-L/14作为视觉模块,结合LLaMA作为文本模块。与LLaVA的选择相似,但增加了Visual Abstractor来提取重要的视觉特征,以便用少量的token来表征更多信息。🔍 模型细节 结构:采用CLIP ViT-L/14作为视觉模块,LLaMA作为文本模块,并融入了Visual Abstractor来提取关...
阿里达摩院最新推出的多模态大语言模型mPLUG-Owl,基于先进的mPLUG模块化架构设计,不仅具备卓越的语言理解和推理能力,还能高效处理图像与视频等视觉信息,实现了文本与视觉信息之间的精准对齐,推动了跨模态感知技术的发展。 关键词 mPLUG-Owl, 多模态, 大语言模型, 阿里达摩院, 跨模态对齐 ...
mPLUG-Owl是一款类似于 miniGPT-4 和 LLaVA 的多模态对话生成模型,由视觉基础模型 、视觉抽象模块以及预训练语言模型组成,并且具备单模态和多模态多轮对话能力。 本次公开课,田俊峰将以《中文个性化对话大模型ChatPLUG》为主题首先带来直播讲解。他的讲解将主要从个性化大模型研究、搜索增强指令微调对话大模型,以及对...