OPENFLAMINGO:一个用于通过上下文学习训练视觉语言模型的开源框架,也是DeepMind 的 Flamingo 模型的开源复制品。 OpenFlamingo 的核心是一个支持大型多模态模型 (LMM) 训练和评估的框架。地址:github.com/mlf...
Otter 是一个基于 OpenFlamingo(DeepMind 的 Flamingo 开源版本)的多模态模型,它在 MIMIC-IT 数据集上进行训练,展示了改进的指令跟随和上下文学习能力。 项目介绍 Otter 是一个基于多模态指令调整的模型,它通过整合图像和视频输入,实现了更好的上下文学习和指令理解能力。该模型建立在 Flamingo 架构的基础上,并在 MIM...
LAION AI发布了GPT4开源替代版本OpenFlamingo 博文:https://laion.ai/blog/open-flamingo/ 源代码:https://github.com/mlfoundations/open_flamingo 模型:https://huggingface.co/openflamingo/OpenFlamingo-9B (注:由于该模型基于llama,而llama是非商业许可证,因此需要登录抱抱脸同意许可证协议才能下载)...
git clone https://github.com/open-mmlab/mmpretrain.git cd mmpretrain mim install -e . 更详细的步骤请参考安装指南进行安装。 如果需要多模态模型,请使用如下方式安装额外的依赖: mim install -e ".[multimodal]" 基础教程 我们为新用户提供了一系列基础教程: ...
Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning(DeepMind, 2022) BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models(Salesforce, 2023) KOSMOS-1: Language Is Not All You Need: Aligning Perception with Language Models(Microsoft, 2023) ...
(instead you get funny animal name alliterations if you even don’t want to type in a username - e.g. your name will be “dancing dolphin” or “funny flamingo”). You can also use your Google, GitHub, Apple, or other third-party accounts. And the best - it’s completely free of...
Welcome to our open source implementation of DeepMind'sFlamingo! In this repository, we provide a PyTorch implementation for training and evaluating OpenFlamingo models. If you have any questions, please feel free to open an issue. We also welcome contributions!
.github Update config.yml Jul 26, 2023 docs Reintroduce documentation and GitHub workflow changes (#109) Mar 13, 2023 open_flamingo Remove incorrect eos token label mask (#270) Sep 30, 2023 .gitignore Add Support for Specifying Custom cache_dir (#245) Aug 22, 2023 .pre-commit-config.yaml...
团队宣布开源了OpenFlamingo,这是DeepMind Flamingo模型的开源复制品。OpenFlamingo是一个框架,可实现大型多模态模型(LMM)的训练和评估,国内的复刻党们有福了。 多模态大语言模型OpenFlamingo 这个多模态大语言模型OpenFlamingo基于满足大部分基础玩家的大部分需求: ...
BLIP3中没有沿用BLIP2的QFormer,而是用了Flamingo的Perceiver Resampler。二者核心思路其实都差不多——以learnable queries的方式,将image encoder提取的image embedding转为固定长度的image token。 Perceiver Reampler的核心计算逻辑如图所示: 代码位置:https://github.com/salesforce/LAVIS/blob/xgen-mm/open_flaming...