1. 全面的综述:论文详细回顾了在LLM和VLM时代生成音频描述(AD)的相关技术,涵盖了密集视频字幕生成(DVC)、自动后编辑(APE)和AD评估(ADE)等多个方面。 2. 最新的研究成果:论文集中讨论了2020年之后发表的最新研究成果,特别是GPT-3发布后的进展。 3. 多模态技术的应用:详细介绍了如何将视觉特征提取(VFE)和密集字...
- TinyChat 2.0是一种在边缘设备上加速边缘AI的工具,具有高效的LLM和VLM预填充速度。 - TinyChat 2.0通过AWQ量化实现了3-4倍的解码加速,并且比旧版TinyChat的Time-To-First-Token快1.5-1.7倍。 - TinyChat 2.0优化了LLM/VLM的预填充速度,特别适用于对长上下文输入敏感的应用。 - TinyChat 2.0通过优化W4A16 ...
① 视觉-语言模型(VLM)是一种多模态模型,同时接受图像和文本输入。VLM 可以使用互联网上几乎无限可获得的大规模图像-文本对进行预训练,预训练的 VLM 可以直接应用于下游视觉识别任务,无需微调。 ② VLM 预训练通常由某些视觉-语言目标指导,使其能够从大规模图像-文本对中学习图像-文本对应关系。VLM 可以使用互联网...
Anywhere采用了一个复杂的流水线框架,包含视觉语言模型(VLM)、大型语言模型(LLM)和图像生成模型等各种代理。 该框架主要由三个主要组成部分构成:提示生成模块、图像生成模块和结果分析器。提示生成模块对输入的前景图像进行语义分析,利用VLM预测相关的语言描述,并使用LLM推荐最佳的语言提示。 在图像生成模块中,作者采用了...
这两款开源软件一起提供了我认为是目前最好的本地托管LLM体验。 Ollama和Ollama Web UI都支持类似于LLaVA这样的VLM,这些技术为边缘生成AI使用场景打开了更多的大门。 技术要求 你只需要以下内容: Raspberry Pi 5(或4,设置速度较慢)-选择8GB RAM或以上大小以适合7B模型。
在近年来,人工智能(AI)技术的快速发展使得大型语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)成为了研究的热点。这些模型在诸多领域,如自然语言处理、图像识别、智能问答等,都展现出了强大的潜力。然而,这些模型通常需要高性能的计算资源来支持,这对于许多用户来说是一个挑战。幸运的是,Ollama框架的出现为我们提供了一种在资源有...
本文将探讨如何让Phi-2、Mistral和LLaVA等小微模型借助于Ollama得以在树莓派上以本地方式运行。 译者|朱先忠 审校| 重楼 在树莓派上使用Ollama的本地LLM和VLM(作者本人提供照片) 前言 有没有想过在自己的设备上运行自己的大型语言模型(LLM)或视觉语言模型(VLM)?你可能想过,但一想到从头开始设置,必须管理有关...
飞鹰2系列:11B LLM和VLM支持欧洲11国语言 #小工蚁 - 小工蚁于20240527发布在抖音,已经收获了17.2万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
这两款开源软件一起提供了我认为是目前最好的本地托管LLM体验。 Ollama和Ollama Web UI都支持类似于LLaVA这样的VLM,这些技术为边缘生成AI使用场景打开了更多的大门。 技术要求 你只需要以下内容: Raspberry Pi 5(或4,设置速度较慢)-选择8GB RAM或以上大小以适合7B模型。
SGLang 是 LMSYS Org 团队于今年 1 月份正式推出的一个用于 LLM 和 VLM 的通用服务引擎,且完全开源,采用 Apache 2.0 许可授权。它由纯 Python 编写,核心调度器只用了不到 4K 行代码就实现了,已被 LMSYS Chatbot Arena 用于支持部分模型、Databricks、几家初创公司和研究机构,产生了数万亿 token,实现了更快的...