THUDM/chatglm-6b 中的模型可以从以下地址进行下载: THUDM/chatglm-6b · Hugging Face chatglm-6b (tsinghua.edu.cn) 将代码中THUDM/chatglm-6b替换为本地下载好的chatglm-6b文件夹的路径即可。 # VisualGLM-6B-main/infer_sat.pyimportargparsefromtransformersimportAutoTokenizertokenizer=AutoTokenizer.from_p...
为了验证VisualGLM-6B的原理与微调的有效性,我们进行了大量的实验。实验结果表明,经过微调的VisualGLM-6B在处理各类图像时,无论是准确率、召回率还是F1分数,都显著优于未微调的模型。特别是在处理复杂和噪声较多的图像时,经过微调的VisualGLM-6B表现尤为突出,证明了其在应对挑战性任务时的有效性和优越性。四、结论...
VisualGLM-6B模型的实际测试结果 官方在HuggingFace上部署了一套VisualGLM-6B的模型供大家测试。模型对图片的解析速度很快，问答返回结果也很不错。测试案例1：创意图片理解 下图是我通过Stable Diffusion XL生成的一个图片，用的prompt是“vicuna walking in the city”。可以看到，VisualGLM-6B对模型的理解十分准确：...
VisualGLM-6B 依靠来自于 CogView 数据集的30M高质量中文图文对,与300M经过筛选的英文图文对进行预训练,中英文权重相同。该训练方式较好地将视觉信息对齐到VisualGLM的语义空间;之后的微调阶段,模型在长视觉问答数据上训练,以生成符合人类偏好的答案。 VisualGLM-6B 由SwissArmyTransformer(简称sat) 库训练,这是一个支...
官方样例中对模型特定层进行LoRA微调，可根据需求调整参数。部署时可能遇到错误，如'UnixFileLock'对象无'_thread_lock'属性或TypeError，解决方法为安装特定包。同时，优化数据集读取策略以避免内存溢出问题。通过以上步骤，可完成VisualGLM-6B模型的部署与使用。希望本文提供的经验能对用户有所帮助。
【VisualGLM-6B:开源多模态对话语言模型,支持图像、中文和英文。该模型基于ChatGLM-6B,具有78亿参数,通过BLIP2-Qformer将图像和语言模型相结合。模型使用CogView数据集的中英文图文对进行预训练,并在微调阶段使用长的视觉问答数据以生成符合人工偏好的答案。VisualGLM-6B使用SwissArmyTransformer工具库进行训练,并提供了与...
简介:VisualGLM-6B是一个多模态对话语言模型,它结合了ChatGLM-6B和图像模型BLP2-Qformer,旨在理解图片并解析其内容。该模型在CogView数据集上进行预训练,并可以在长视觉问答数据集上进行微调,以生成符合人类偏好的答案。VisualGLM-6B模型的技术细节包括其整合视觉和语言信息的能力,以及在大量高质量的中文和英文图像-文...
是不是过拟合太严重了,以下是我的微调参数 #! /bin/bash NUM_WORKERS=1 NUM_GPUS_PER_WORKER=4 MP_SIZE=1 script_path=$(realpath $0) script_dir=$(dirname $script_path) main_dir=$(dirname $script_dir) MODEL_TYPE="visualglm-6b" MODEL_ARGS="--max_source_length 64 \ --max_target_length...
VisualGLM-6B 依靠来自于 CogView 数据集的30M高质量中文图文对,与 300M 经过筛选的英文图文对进行预训练,中英文权重相同。该训练方式较好地将视觉信息对齐到 ChatGLM 的语义空间;之后的微调阶段,模型在长视觉问答数据上训练,以生成符合人类偏好的答案。
VisualGLM-6B的特别之处在于它能够整合视觉和语言信息。可以用来理解图片,解析图片内容。 该模型依赖于CogView数据集中3000万个高质量的中文图像-文本对,以及3亿个精选的英文图像-文本对进行预训练。这种方法使视觉信息能够很好地与ChatGLM的语义空间对齐。在微调阶段,该模型在长视觉问答数据集上进行训练,以生成符合人类...