Ferret-UI-Llama8b
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Ferret UI Llama8b
簡介 :
Ferret-UI是首個以用戶界面為中心的多模態大型語言模型(MLLM),專為指代表達、定位和推理任務設計。它基於Gemma-2B和Llama-3-8B構建,能夠執行復雜的用戶界面任務。這個版本遵循了Apple的研究論文,是一個強大的工具,可以用於圖像文本到文本的任務,並且在對話和文本生成方面具有優勢。
需求人群 :
目標受眾為開發者和研究人員,特別是那些在人工智能領域工作,需要處理圖像和文本數據,以及開發基於語言模型的應用程序的人。這個模型可以幫助他們構建更智能的界面,提高用戶體驗,並在圖像和文本之間建立更深層次的聯繫。
總訪問量: 29.7M
佔比最多地區: US(17.94%)
本站瀏覽量 : 51.3K
使用場景
案例一:使用Ferret-UI-Llama8b模型為電子商務網站生成產品描述。
案例二:在客戶支持系統中,利用模型理解用戶上傳的截圖並提供相應的幫助。
案例三:在教育軟件中,通過圖像識別和文本描述輔助學生學習複雜概念。
產品特色
• 指代表達:能夠理解和處理圖像中的指代表達。
• 定位:確定圖像中特定對象的位置。
• 推理任務:執行基於圖像和文本信息的複雜推理。
• 圖像文本到文本:將圖像內容轉換為文本描述。
• 對話系統:支持基於圖像和文本的對話交互。
• 文本生成:基於圖像內容生成相關文本。
• 多模態交互:結合圖像和文本信息進行交互。
• 定製代碼支持:允許用戶根據需要定製模型行為。
使用教程
1. 下載必要的Python文件:builder.py, conversation.py, inference.py, model_UI.py, mm_utils.py。
2. 準備圖像文件和提示文本。
3. 調用inference_and_run函數,傳入圖像路徑和提示文本。
4. 根據需要,可以指定bounding box來指定圖像中的特定區域。
5. 執行函數並獲取模型生成的文本輸出。
6. 分析輸出文本,根據應用場景進行後續處理。
7. 如果需要,可以結合GROUNDING_TEMPLATES中的模板來改進模型的定位和推理能力。
8. 根據項目需求,可以對模型進行定製,以適應特定的業務邏輯。
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