VisualGLM-6B最令人兴奋的一个方面是其可访问性。由于集成了模型量化技术，用户可以在消费级显卡上本地部署模型，INT4量化级别只需要8.7G的显存。这意味着即使是拥有游戏笔记本的用户也可以快速且私密地部署这个模型，这在此类大小的ChatGPT-like模型中尚属首次。VisualGLM-6B的运行硬件要求也还可以，FP16精度的模型...
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ChatGLM-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。 可以简单理解为 拥有了图像理解能力加持(由BLIP2实现)的ChatGLM 性能要求 虽然官方已经把显存占用优化到了20g左右(...
VisualGLM-6B模型支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型部分以为底座ChatGLM-6B;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。 预训练阶段数据来自于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,将视觉信息对齐到ChatGLM的语义空间; 微调阶段数据为...
总的来说,VisualGLM-6B 的发布为多模态交互技术的发展注入了新的活力。它的本地部署能力、强大的图像理解能力和有趣的对话功能使得 VisualGLM-6B 在实际应用中具有广阔的前景。随着技术的不断进步和完善,相信 VisualGLM-6B 会在未来的图像理解领域中发挥更加重要的作用。同时,也期待更多研究者和企业能够利用 Visual...
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...
所以我们就想到庞同学可以去测试一下，InstructBLIP接了翻译之后，和VisualGLM-6B去定性比了玩一玩。onli...
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ChatGLM-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。 注意:本案例需要使用P100(16G)及以上规格的GPU资源,请查看《ModelArts JupyterLab 硬件规格使用指南》了解切换硬件规格...
LLM大模型部署实操(二) VisualGLM-6b多模态大模型部署测试#人工智能 #大模型 #大模型即将改变世界 #大模型微调 #多模态ai - AI-人工智能技术于20240621发布在抖音,已经收获了27.6万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
清华开源多模态语言模..VisualGLM-6B 是一个开源的,支持图像、中英文的多模态对话语言模型,基于 ChatGLM-6B。之前清华就开源过GLM的base模型和ChatGLM,其中ChatGLM作为早期开源的大语言模