Yi-34B-Chat 和 Yi-6B-Chat 大规模语言模型的引入为 Yi-VL 提供了强大的语言理解和生成能力。该部分模型借助先进的自然语言处理技术，能够帮助 Yi-VL 深入理解复杂的语言结构，并生成连贯、相关的文本输出。在训练方法上，Yi-VL 模型的训练过程分为三个精心设计的阶段，旨在全面提升模型的视觉和语言处理能力。第...
1、接口运行 python single_inference.py --model-path model/Yi-VL-6B/ --image-file images/cats.jpg --question "Describe the cats and what they are doing in detail." 报错,显卡不支持格式,修改如下: 继续运行 2、命令行交互 python cli.py --model-path model/Yi-VL-6B/ --image-file images/...
1、接口运行 python single_inference.py --model-path model/Yi-VL-6B/ --image-file images/cats.jpg --question "Describe the cats and what they are doing in detail." 报错,显卡不支持格式,修改如下: 继续运行 2、命令行交互 python cli.py --model-path model/Yi-VL-6B/ --image-file images/...
Yi-34B-Chat和Yi-6B-Chat大规模语言模型的引入为 Yi-VL 提供了强大的语言理解和生成能力。该部分模型...
该模型包括Yi-VL-34B和Yi-VL-6B两个版本,均面向全球开源。Yi-VL模型凭借其卓越的图文理解和对话生成能力,在复杂跨学科任务中展现出了强大的实力。 技术特点 1. 强大的图文理解能力 Yi-VL模型在架构设计上采用了开源的LLaVA架构,并包含三个主要模块:Vision Transformer(ViT)、Projection模块以及Yi-34B-Chat和Yi-...
基于此，我们提出了Yi视觉-语言（Yi-VL）模型，该模型结合了Yi-6B-Chat和Yi-34B-Chat语言模型，并融入了视觉Transformer（ViT）和投影模块。经过精心设计的三阶段训练，Yi-VL模型在双语多模态理解和生成方面展现出了卓越的性能。3 深度上扩展随着计算资源、模型规模以及数据量的不断增长，模型的性能也呈现出一种可...
Yi-34B-Chat和Yi-6B-Chat大规模语言模型的引入为 Yi-VL 提供了强大的语言理解和生成能力。该部分模型借助先进的自然语言处理技术,能够帮助 Yi-VL 深入理解复杂的语言结构,并生成连贯、相关的文本输出。 以下为大家带来魔搭社区推理、微调最佳实践教程。
- 在MMMU数据集上,Yi-VL-34B以41.6%的准确率超越了一系列多模态大模型,仅次于GPT-4V。 - 在CMMMU数据集上,Yi-VL-34B以36.5%的准确率紧随GPT-4V,在现有的开源多模态模型中处于领先位置。 - Yi-VL模型基于开源LLaVA架构,包含Vision Transformer、Projection模块和Yi-34B-Chat和Yi-6B-Chat大规模语言模型。 -...
智东西11月24日消息,据零一万物微信公众号发文,11月24日,零一万物Yi-34B-Chat、Yi-6B-Chat微调模型已经在Hugging Face、ModelScope魔搭社区等开源社区平台正式发布上线。同时,零一万物还为开发者提供了4bit、8bit量化版模型,可以直接在消费级显卡(如RTX3090)上使用。
模型导入:在Autodl平台上,选择“模型管理”功能,点击“导入模型”按钮,选择已准备好的Yi-VL-Chat和Qwen-VL-Chat模型权重文件。 模型配置:根据模型需求,配置输入输出的数据类型、形状等参数。对于视觉语言模型,通常需要配置图像输入的大小、颜色空间等信息。 模型部署:在模型配置完成后,点击“部署”按钮,将模型部署到X...