説明
LLaVA（Large Language-and-Vision Assistant）は、包括的な視覚と言語の理解のために設計された、新しいエンドツーエンドで学習された大規模マルチモーダルモデルです。シンプルな射影行列を介して、ビジョンエンコーダーと強力な言語モデルであるVicunaを統合しています。このアーキテクチャにより、LLaVAは視覚情報とテキスト情報の両方を処理・解釈することができ、マルチモーダルGPT-4の機能を模倣することを目指した印象的なチャット機能を実現しています。
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LLaVAの開発には、2段階の指示チューニング手順が含まれています。最初の段階では、特徴量の整合性のための事前学習に焦点を当て、CC3Mデータの一部のみを使用して射影行列を更新します。2番目の段階では、射影行列とLLMの両方を更新するエンドツーエンドのファインチューニングを行います。このファインチューニングは、一般的なユーザー指向アプリケーションのための「ビジュアルチャット」と、科学分野向けのマルチモーダル推論データセットである「Science QA」という、2つの異なるユースケースに合わせて調整されています。
LLaVAの重要な革新は、マルチモーダル指示追従データの作成です。このデータは、言語のみのGPT-4を使用して生成され、約158,000件の一意な言語・画像指示追従サンプルが得られました。これらのサンプルは、会話、詳細な説明、複雑な推論タスクをカバーしています。LLaVAは顕著なパフォーマンスを示しており、合成マルチモーダル指示追従データセットでGPT-4と比較して85.1%の相対スコアを達成し、GPT-4と連携した場合、Science QAで92.53%という新たな最先端精度を記録しました。
このプロジェクトはオープンソースのアクセシビリティを重視しており、GPT-4によって生成された視覚指示チューニングデータ、モデル、およびコードベースを研究目的で公開しています。改良版であるLLaVA-1.5は、最小限の変更で11のベンチマークで最先端の結果を達成し、公開データを利用して効率的にトレーニングを完了しています。画像に基づいた指示を理解し応答するモデルの能力は、マルチモーダルAI研究における重要な進歩として位置づけられています。
- カテゴリーAIモデルとLLM
- 料金モデルオープンソース
- デプロイクラウド
- プラットフォームWeb
LLaVAのハイライト
エンドツーエンドで学習された大規模マルチモーダルモデル
ビジョンエンコーダーとLLM（Vicuna）を組み合わせ
汎用的な視覚と言語の理解
印象的なマルチモーダルチャット機能
マルチモーダルGPT-4の挙動を模倣
Science QAで最先端の精度を達成
視覚指示チューニングを利用
GPT-4を使用してマルチモーダル指示追従データを生成
オープンソースのデータ、モデル、コードベース
LLaVA-1.5は11のベンチマークでSoTAを達成
単一の8-A100ノードでの効率的なトレーニング
ビジュアルチャットとScience QAのファインチューニングをサポート
LLaVAをはじめる
モデルへのアクセス: LLaVAモデルのチェックポイントとコードを取得します。
環境設定: 必要なライブラリと依存関係を構成します。
API経由での統合: モデルとそのコンポーネントをロードします。
入力の提供: 画像とテキストのプロンプトをモデルに供給します。
出力の処理: モデルによって生成されたテキスト応答を解釈します。
モデルのファインチューニング: ビジュアルチャットやScience QAなどの特定のタスクに合わせてLLaVAを適応させます。
LLaVAの使用例
- ビジュアルチャットボット
- マルチモーダル推論
- 画像記述
- ビジュアル質問応答
- 科学教育
- コンテンツ分析
