尽管X-InstructBLIP 的每个模态投影都是分开训练的,但它却展现出了很强的联合模态推理能力。表 7 展示了 X-InstructBLIP 在视频 (V) 和音频 (A) 上执行联合推理的能力。 值得注意的是,X-InstructBLIP 具备协调统筹输入的能力,因为当同时使用 MusicAVQA 和 VATEX Captioning 中的不同模态作为线索时,模型在使用...
Paper tables with annotated results for X-InstructBLIP: A Framework for aligning X-Modal instruction-aware representations to LLMs and Emergent Cross-modal Reasoning
X-InstructBLIP: A Framework for aligning X-Modal instruction-aware representations to LLMs and Emergent Cross-modal Reasoning 来自 arXiv.org 喜欢 0 阅读量: 5 作者:A Panagopoulou,L Xue,N Yu,J Li,D Li,S Joty,R Xu,S Savarese,C Xiong,JC Niebles ...
受到PaLM-E 和 BLIP2 的成功启发,通过将视觉特征作为 LLMs 的额外输入来扩展语言模型以执行视觉-语言任务是一种有前途的方法。社区已经开发了几个视觉-语言大型模型(VLLMs),如MiniGPT-4、LLaVA 和 InstructBLIP,基于开源 LLMs,如 LLaMA 、GLM 和 InternLM。 然而,这些 VLLMs 侧重于纯文本输出,从而无法为生成...
该项目的开源地址是:https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4 InstructBLIP (更新于2023年5月16日) 该项目与上述MiniGPT-4底层具有很大相通的地方,文本部分都使用了Vicuna,视觉部分则是BLIP-2微调而来。在论文和评测中,该模型在看图理解、逻辑推理和对话描述方面具有强大的优势,甚至号称超过GPT-4。InstructBLIP强...
他们首先观察到,在模型生成幻觉内容时,最后一层的 Self-Attention 权重大概率会在幻觉部分之前呈现出明显的“柱状”特征,这导致幻觉部分的 Self-Attention 权重表现出一种“过度信赖”的趋势。以多模态大模型 InstructBLIP 为例: 可以清晰地观察到,在幻觉句子出现之前,存在一个 token,其对后续所有 token 都具有较...
Manual Weight Preparation & Configuration: InstructBLIP, LLaVA-v1-7B, MiniGPT-4, PandaGPT-13B Step2. Evaluation We userun.pyfor evaluation. To use the script, you can use$VLMEvalKit/run.pyor create a soft-link of the script (to use the script anywhere): ...
InstructBLIP (from Salesforce) released with the paper InstructBLIP: Towards General-purpose Vision-Language Models with Instruction Tuning by Wenliang Dai, Junnan Li, Dongxu Li, Anthony Meng Huat Tiong, Junqi Zhao, Weisheng Wang, Boyang Li, Pascale Fung, Steven Hoi. Jukebox (from OpenAI) rele...
instructBLIP权重下载 作者: Maxime Boucher, Thomas Dimson Instagram的优势在于:虽然公司规模小,却拥有相对大得多的基础设施架构,在恰当的时候还能利用资源以借助Facebook十年来积累的经验。Facebook的“Unicorn”搜索架构是一款以社交图谱为基础的搜索引擎,可扩展至包含上万亿个文档的索引。2015年初,Instagram将所有的搜...
InstructBLIP Vicuna-7B --- 25.3 40.6 - - 36.0 23.7 53.4 55.9 26.2 Qwen-VL-Chat Qwen-7B 37.5 33.8 63.0 1,487.5 360.7 60.6 56.7 58.2 61.7 47.3 LLaVA-1.5 Vicuna-13B 13.9 26.1 61.1 1,531.3 295.4 67.7 63.6 68.2 61.4 35.4 ShareGPT4V Vicuna-7B 11.9 25.8 58.0 1,567.4 376.4 68.8 62.2 69....