VisualGLM-6B的运行硬件要求也还可以，FP16精度的模型需要15GB显存运行，而INT4量化版本需要8.7GB显存，比纯对话的ChatGLM-6B要求稍高。具体对比如下：量化版本的模型支持CPU部署哦~VisualGLM的局限性 尽管VisualGLM-6B是一项重大的成就，但它仍处于v1版本，并且已知存在一些限制，例如图像描述中的事实/幻觉问题、对...
VisualGLM-6B 是一个开源的,支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于 VisualGLM-6B,具有 62 亿参数;图像部分通过训练BLIP2-Qformer构建起视觉模型与语言模型的桥梁,整体模型共78亿参数。 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...
清华之前开源的预训练大语言模型chatglm-6B [1] 已在国内被开发者熟知和广泛使用,就在不到24h清华又放出新的多模态方案VisualGLM-6b. 据其官网介绍该方案是联合了语言模型chatglm-6b和BLIP2-Qformer构建的视觉模…
【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...
VisualGLM-6B作为一种多模态模型,对显存的要求较高。如何在有限的显存资源下实现高效处理成为了亟待解决的问题。本文将介绍一种优化显存使用的方法,以VisualGLM-6B为例,最低只需8.7G显存即可运行。首先,我们需要了解VisualGLM-6B的基本结构和特点。VisualGLM-6B采用多模态融合机制,将图像、文本、音频等多种模态的...
VisualGLM-6B是由语言模型ChatGLM-6B(ChatGLM-6B(ChatGLM-6B)详细信息 | 名称、简介、使用方法 | 数据学习 (DataLearner))与图像模型BLP2-Qformer结合而得到的一个多模态大模型,二者结合后的参数为78亿(62亿+16亿)。 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。
VisualGLM-6B是一个开源的多模态对话语言模型,具备处理图像、中文及英文的能力。该模型基于ChatGLM-6B开发,参数量达到了62亿。为了更好地实现图像处理功能,VisualGLM-6B采用了BLIP2-Qformer模型进行训练。在实际应用中,通过丰富的代码示例,能够充分展示其在不同场景下的强大功能。
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 由SwissArmyTransformer(简称sat ...
简介:本文是基于清华开源的VisualGLM-6B 支持图像中英文的多模态对话语言模型,进行了一系列本地的简单部署,包括环境配置、模型部署、演示推理、模型微调(官方提供的代码),由于个人电脑显存不足,最后是在阿里云服务器交互式平台DSW终端进行微调和训练操作的。
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