MG-LLaVA
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MG LLaVA
简介 :
MG-LLaVA是一个增强模型视觉处理能力的机器学习语言模型(MLLM),通过整合多粒度视觉流程,包括低分辨率、高分辨率和以对象为中心的特征。提出了一个额外的高分辨率视觉编码器来捕捉细节,并通过Conv-Gate融合网络与基础视觉特征融合。此外,通过离线检测器识别的边界框整合对象级特征,以进一步细化模型的对象识别能力。MG-LLaVA仅在公开可用的多模态数据上通过指令调优进行训练,展现出卓越的感知技能。
需求人群 :
MG-LLaVA主要面向机器学习研究者和开发者,特别是那些专注于视觉语言模型和多模态学习领域的专业人士。它适合需要处理大量视觉和文本数据,并且希望提升模型在图像识别和文本理解方面性能的用户。
总访问量: 474.6M
占比最多地区: US(19.34%)
本站浏览量 : 49.4K
使用场景
研究人员使用MG-LLaVA进行图像和文本的联合学习,以提高模型在多模态任务上的表现。
开发者利用MG-LLaVA对社交媒体上的图像和评论进行分析,以提取用户情感和偏好。
企业使用MG-LLaVA优化其产品的视觉搜索功能,以提供更准确的图像匹配和推荐。
产品特色
增强视觉处理能力:通过多粒度视觉流程提升模型对视觉信息的处理。
细节捕捉:使用高分辨率视觉编码器捕捉图像中的细微特征。
特征融合:通过Conv-Gate融合网络整合不同分辨率的视觉特征。
对象识别能力提升:利用边界框识别的物体级特征增强模型的识别能力。
指令调优训练:仅使用公开可用的多模态数据进行训练,提高模型的泛化能力。
两阶段训练过程:包括预训练、微调和评估,以优化模型性能。
支持DeepSpeed优化:使用DeepSpeed技术加速训练过程。
使用教程
1. 安装Python-3.10虚拟环境,并激活。
2. 从源代码安装XTuner。
3. 根据dataset_prepare.md准备数据。
4. 下载所需的LLM和CLIP检查点文件。
5. 根据个人设置修改配置文件中的变量。
6. 使用提供的脚本开始预训练、微调和评估过程。
7. 根据需要,将训练好的模型转换为Hugging Face模型格式。
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