LLaVA 模型:结合了 CLIP 的视觉编码器和 Vicuna 的语言解码器,他们之间设计一个线性投影层W ,将视觉特征映射到语言模型的词嵌入空间,实现了视觉信息与语言指令的融合。 两阶段训练: 阶段一:特征对齐预训练,将视觉特征与语言模型的词嵌入空间对齐,只更新投影层 阶段二:端到端微调,在GPT-4生成的视觉指令遵循数据上...
我们在表 5 中比较了LLaVA、BLIP 和 OpenFlamingo。得益于视觉指令微调,LLaVA 相比于 BLIP-2(+29%)和OpenFlamingo(+48%)在表现上有显著提升。与仅使用文本的 GPT-4(能够访问真实标签)相比,LLaVA 在复杂推理问题上取得了 81.7% 的优秀成绩,整体得分为 67.3%。 局限性。LLaVA-Bench(In-the-Wild)具有挑战性...
llava指令微调数据集LLaVA指令微调数据集是使用LLaVA模型进行微调训练时使用的一种数据集。 LLaVA指令微调数据集是基于语言-only的GPT-4生成的多模态视觉语言指令跟随的数据集,并基于该数据集端到端训练了一个多模态大模型,通过映射矩阵对视觉encoder和LLM的特征进行连接,模型展现出了general的视觉语言理解能力。
阶段2:端到端微调 我们只保持视觉编码器权重冻结,并继续更新LLaVA中投影层(projection layer)和LLM的预训练权重; 1.6 实验 1.6.1 多模态聊天机器人 尽管LLaVA仅使用了一个较小的多模态指令跟踪数据集(约80K个独特的图像)进行训练,但它在这两个示例上(请看本文后续的截图)展示了与多模态GPT-4非常相似的推理结果。
为了弥补这一缺陷,LLaVA模型应运而生,它首次将视觉微调引入大模型,为人工智能领域带来了新的突破。 LLaVA模型的核心思想是将指令微调扩展到多模态领域,通过结合预训练的LLM和视觉模型,为构建通用的视觉助手奠定基础。它使用开源的LLaMA作为LLM,并结合了CLIP视觉编码器ViT-L/14,从而实现了对图像和文本的联合处理。
LLaVA 是最早出现的 Vision Language Model。本教程将教你指令跟随微调 llava-v1.5-13b 。与本博客现有的基于xtuner的微调教程不同,这个教程将使用deepspeed以摆脱对书生生态的依赖。 配置环境# 配置环境的官方教程即项目ReadMe 首先我们下载LLaVA的源代码 git clone https://github.com/haotian-liu/LLaVA.git ...
我们的实验证明,HyperLLaVA 在现有的 MLLM 基准(包括 MME、MMBench、SEED-Bench 和 LLaVA-Bench)上大大超过了 LLaVA。这项研究为我们提供了一种新的动态自适应视觉语言微调方法,有望在未来的多模态任务中发挥重要作用。0 0 发表评论 发表 作者最近动态 梨罐头与幸运橘 2025-01-12 年入60万的外刊阅读市场...
首先,我将介绍创建如何利用大语言模型,不需要大量手动注释的情况下,创建多模态指令微调数据集;并且这个方法成本可控,利用现有的预训练的大语言模型和视觉编码器,无需从头开始训练。此外,我将展示 LLaVA-1.5,仅通过对原始 LLaVA 进行简单修改,LLaVA-1.5 在 11 个基准测试中取得了SoTA。LLaVA-1.5 使用全公开数据集...
llava微调完,保存权重时,出现该错误 108%5198/5198 9:02:15<00:8日6.26s騍犠頬甏措能㞎胬砵幅itstage3 gather 16bit weights on model save=false.Saving the full checkpoint instead, use zero to fp32.py to recover weightsTraceback(most recent call last):File "/root/miniconda3/envs/llava...
这是我的sft.yaml配置文件,在这里我尝试用单卡A100训练,所以改了run下面的参数,训练运行 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --cfg-path lavis/projects/pp_qwen7b_video/sft.yaml 然后会出现上述Missing keys的问题,最后会报错显存不足(单张A100肯定显存不够)。此外model.pth权重检查过应该没问题,所以Missin...