LLaVA 2024
30. Jan. 2024. LLaVA – NeXT: Verbessertes Denken, OCR und Weltwissen. • Haotian Liu, Chunyuan Li, Yuheng Li, Bo Li, Yuanhan Zhang, Sheng Shen, Yong, 26. Apr. 2024. Der LLaVa Large Language And Vision Assistant wurde eingeführt und wurde zu einem Meilenstein für multimodale Modelle. Es kombiniert einen vorab trainierten Vision-Encoder und, 17. Apr. 2023. Bei der Feinabstimmung auf Science QA ergibt sich durch die Synergie von LLaVA und GPT eine neue Genauigkeit auf dem neuesten Stand der Technik. 53. Wir machen GPT-visuell, 30. Jan. 2024. LLaVA-MoLE werden beide auf die Mischung aller drei Datensätze trainiert. Die Leistung von LLaVA-Mix, dem Dokumenten-Benchmark, profitiert von der Mischung aller Datensätze. 30. Zerlegte Gewichtsmatrizen für jede lineare Schicht, was die Feinabstimmung vorab trainierter großer Modelle beschleunigt und bei der MLLM-Feinabstimmung weit verbreitet ist 4,23,45,48,50. 23. Nov. 2023. Wenige Tage nach den GPT-4V-Ankündigungen hatten wir bereits die erste Open-Source-Alternative. Forscher der University of Wisconsin-Madison und Microsoft Research stellten den Large Language and Vision Assistant (LLaVA) vor, einen LLaMA-basierten multimodalen LLM, der Bild- und Audiodaten als Eingabe verarbeiten kann. Heute, wir, 13. Feb. 2024. Was ist neu: LLaVA-Phi nutzt ein kleineres Sprachmodell, um effektiv an multimodalen Dialogen teilzunehmen. Warum das wichtig ist: Frühere Modelle waren zu groß und ineffizient für multimodale Text- und visuelle Dialogaufgaben in Echtzeit. Was die Forschung vorschlägt: Verwendung des kompakten Phi-Modells. 7B-Parameter trainiert am 22. Februar 2024. Wir stellen das TinyLLaVA-Framework vor, das eine einheitliche Perspektive beim Entwerfen und Analysieren der LMMs für große multimodale Modelle im kleinen Maßstab bietet. Wir untersuchen empirisch die Auswirkungen verschiedener Vision-Encoder, Verbindungsmodule, Sprachmodelle, Trainingsdaten und Trainingsrezepte. Unsere umfangreichen Experimente haben gezeigt, dass die Qualität besser ist, 5. Jan. 2024. Tragen Sie zur Entwicklung von zhuyiche llava-phi bei, indem Sie ein Konto auf GitHub erstellen. Tragen Sie zur Entwicklung von zhuyiche llava-phi bei, indem Sie ein Konto auf GitHub erstellen. Zum Inhalt springen. Marsch. 23., 2024: Unser Modell 🔥🔥🔥 Mipha-3B und die entsprechenden Trainingscodes werden veröffentlicht. 26. Januar, 2024: