在延续前作优势的基础上,MobileVLM V2 进行了显著的改进,使用了新颖的架构设计、针对移动端 VLM 量身定制训练方案、并丰富了高质量数据,使 MobileVLM V2 的性能表现更上一层楼的同时,也为业界对于端侧视觉语言模型解决方案提供了新的思路。 具体而言,与参数量更大的 3B VLM 相比,MobileVLM V2 1.7B 在标准 VL...
http://t.cn/A6QrVfA2 PaliGemma:用于转移的多功能 3B VLM PaliGemma 是一个开放的视觉语言模型 (VLM),基于 SigLIP-So400m 视觉编码器和 Gemma-2B 语言模型。它经过训练,成为一个多功能且知识面广的基础模型...
CV72在汽车领域,则可以提供最富性价比的高速NOA解决方案,而且低功耗,已经有客户进入量产状态。CV72可用于本地运行3B个参数的大语言模型,也可用于视频采集,机器人小车等。 N1芯片则是我们针对机器人和AIOT行业推出的新产品,可高效运行大语言模型(LLM),最多可达34B个参数。 N1和CV72展现了我们在不同领域的技术实力...
近来,大模型的小型化已经成为了业界追逐的热点,最近看到美团关于VLM轻量化的工作MobileVLM V2,在MobileVLM的基础上优化了projector以及训练scheme,并开源了1.7B、3B、7B三个尺寸的模型。在效果上,1.7B的模型达到了普通VLM3B大小的水平,而3B版本则达到普通VLM7B的水平,下面简单介绍下。 模型结构 采用MobileLLaMA和CLIP...
在 3B 级别，MobileLLaMA 2.7B 也表现出与 INCITE 3B (V1) 和 OpenLLaMA 3B (V1) 相当的性能，如表 5 所示，在骁龙 888 CPU 上，MobileLLaMA 2.7B 比 OpenLLaMA 3B 快约 40%。与 SOTA VLM 的比较 本文评估了 LLaVA 在 GQA 、ScienceQA 、TextVQA 、POPE 和 MME 上的多模态性能。此外，本文还...
🔍 GRPO(组相对策略优化)是DeepSeek R1掌握推理能力的关键。那么,它是否能让视觉语言模型(VLMs)在一般的计算机视觉任务中表现更出色呢?💯 答案是肯定的,并且它的泛化能力比监督微调(SFT)更强!📊 我们在RefCOCO数据集(一个视觉定位任务)上对Qwen 2.5 VL 3B模型进行了训练,并在RefCOCO验证集和RefGTA数据集...
近来，轻量化大模型成为业界焦点，美团推出MobileVLM V2，针对VLM进行优化，开源了多个尺寸模型，1.7B模型效果媲美普通3B大小，3B模型水平接近于7B，下面将重点介绍此工作。模型架构沿用了VLM标准范式：视觉编码器+投影器+大语言模型，使用MobileLLaMA和CLIP ViT-L/14。MobileLLaMA在MobileVLM中提出，采用与...
device="cuda"model_id="google/paligemma-3b-mix-224"model=PaliGemmaForConditionalGeneration.from_pretrained(model_id,torch_dtype=torch.bfloat16,quantization_config=nf4_config,device_map={"":0})processor=PaliGemmaProcessor.from_pretrained(model_id) ...
Using Llama3.2 3B and Llava v1.6 models with the Nexa SDK, it intuitively scans, restructures, and organizes files for quick, seamless access and easy retrieval. vlm file-organizer on-device-ai llm llama3 Updated Oct 21, 2024 Python ...
使用8个NVIDIA Tesla A100 GPU进行MobileVLM 1.7B的训练需要5小时,而MobileVLM 3B则需要8小时。 3.2 MobileLLaMA的验证 在表3中对MobileVLM在两个标准自然语言基准上进行了广泛评估,分别针对语言理解和常识推理。作者使用语言模型评估工具对前者进行评估。实验结果表明,MobileLLaMA 1.4B与最新的开源模型如TinyLLaMA 1.1...