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...
2、Quick start importtorchfromtransformersimportAutoModelfromconfiguration_mplugowl3importmPLUGOwl3Configfrommodeling_mplugowl3importmPLUGOwl3Model model_path ='/workspace/mPLUG-Owl3/mPLUG-Owl-main/mPLUG-Owl3/models'config = mPLUGOwl3Config.from_pretrained(model_path)# print(config)# model = ...
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mP...
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...
mPLUG-Owl3 是一种多模态大模型,专为长图像序列理解而设计,使用创新的超注意力模块,实现了在单一图像、多图像和视频任务中的领先性能,并为处理超长视觉序列提供了高效的解决方案。研究背景 随着多模态大模型(MLLMs)在单图像任务上的能力日益提升,实际应用中对长图像序列理解的需求变得更加迫切。然而,现有方法在处理...
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...
mPLUG-Owl2是一个创新的多模态大型语言模型(MLLM),专注于通过模块化设计和模态适应模块来增强模态协作并减少模态干扰。在多模态任务中,尤其是在图像描述和视频理解方面,mPLUG-Owl2展现出了卓越的性能,例如在MMHal-Bench测试中,相比其他模型,mPLUG-Owl2在减少幻觉方面表现更为出色,尤其是在属性和计数类别中。这些...
📖 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...
然而其中一个在GPT4技术报告中展示的能力“文档理解”却一直没有模型涉足。前几天,阿里巴巴达摩院发布了多模态大语言模型mPLUG-Owl的升级版mPLUG-DocOwl,专注提升通用文档理解能力,并在ModelScope上线了体验Demo。我们赶紧去看下文档理解这个难题被解决得怎么样了。