LLaVA

Описание

LLaVA, что расшифровывается как Large Language-and-Vision Assistant (Большой ассистент для языка и зрения), представляет собой новую, полностью обученную большую мультимодальную модель, разработанную для комплексного понимания визуальной и языковой информации. Она интегрирует визуальный энкодер с мощной языковой моделью Vicuna посредством простой матрицы проекции. Такая архитектура позволяет LLaVA обрабатывать и интерпретировать как визуальную, так и текстовую информацию, обеспечивая впечатляющие чат-возможности, призванные имитировать возможности мультимодального GPT-4.

Разработка LLaVA включала двухэтапную процедуру настройки инструкций. Первый этап фокусируется на предварительном обучении для выравнивания признаков, где обновляется только матрица проекции с использованием подмножества данных CC3M. Второй этап включает сквозную дообучение, обновляя как матрицу проекции, так и LLM. Это дообучение адаптировано для двух различных сценариев использования: визуальный чат для общих пользовательских приложений и Science QA — мультимодальный набор данных для рассуждений в области науки.

Ключевым нововведением LLaVA является создание мультимодальных данных для следования инструкциям. Эти данные были сгенерированы с помощью языковой модели GPT-4, что привело к получению примерно 158 000 уникальных образцов следования инструкциям «язык-изображение». Эти образцы охватывают диалоги, подробные описания и задачи сложного рассуждения. LLaVA продемонстрировала выдающуюся производительность, достигнув 85,1% относительного показателя по сравнению с GPT-4 на синтетическом наборе данных мультимодальных инструкций и установив новый рекорд точности в 92,53% на Science QA при синергии с GPT-4.

Проект подчеркивает открытый доступ, делая данные для визуальной настройки инструкций, сгенерированные GPT-4, модель и кодовую базу общедоступными для исследовательских целей. LLaVA-1.5, улучшенная версия, достигает передовых результатов на 11 бенчмарках с минимальными модификациями, используя общедоступные данные и завершая обучение эффективно. Способность модели понимать инструкции, основанные на изображениях, и реагировать на них позиционирует ее как значительный прорыв в области мультимодального ИИ.

Главное о LLaVA

• Сквозная большая мультимодальная модель

• Объединяет визуальный энкодер и LLM (Vicuna)

• Общее понимание визуальной и языковой информации

• Впечатляющие мультимодальные чат-возможности

• Имитирует поведение мультимодального GPT-4

• Достигает высочайшей точности на Science QA

• Использует визуальную настройку инструкций

• Генерирует мультимодальные данные для следования инструкциям с помощью GPT-4

• Открытые данные, модель и кодовая база

• LLaVA-1.5 достигает SoTA на 11 бенчмарках

• Эффективное обучение на одном узле 8-A100

• Поддерживает дообучение для визуального чата и Science QA

Начало работы с LLaVA

1. 1

   Доступ к модели: Получите чекпоинт модели LLaVA и код.

2. 2

   Настройка среды: Настройте необходимые библиотеки и зависимости.

3. 3

   Интеграция через API: Загрузите модель и ее компоненты.

4. 4

   Предоставление ввода: Подавайте модели изображения и текстовые запросы.

5. 5

   Обработка вывода: Интерпретируйте сгенерированные моделью текстовые ответы.

6. 6

   Дообучение модели: Адаптируйте LLaVA для конкретных задач, таких как визуальный чат или Science QA.

Варианты использования LLaVA

• Визуальный чат-бот
• Мультимодальное рассуждение
• Описание изображений
• Визуальный ответ на вопросы
• Научное образование
• Анализ контента

Часто задаваемые вопросы LLaVA

• Что такое LLaVA?

  LLaVA (Large Language-and-Vision Assistant) — это большая мультимодальная модель, которая связывает визуальный энкодер с языковой моделью для общего понимания визуальной и языковой информации.

• Как работает LLaVA?

  LLaVA объединяет предварительно обученный визуальный энкодер (CLIP ViT-L/14) с большой языковой моделью (Vicuna) с помощью матрицы проекции и обучается с использованием двухэтапной процедуры настройки инструкций.

• Какие данные используются для обучения LLaVA?

  LLaVA обучается на мультимодальных данных для следования инструкциям, сгенерированных GPT-4, включая диалоги, подробные описания и задачи сложного рассуждения, в общей сложности около 158 тыс. образцов.

• Каковы ключевые возможности LLaVA?

  LLaVA предлагает общее понимание визуальной и языковой информации, впечатляющие мультимодальные чат-возможности и высочайшую производительность на таких бенчмарках, как Science QA.

• Является ли LLaVA открытым исходным кодом?

  Да, данные для визуальной настройки инструкций, сгенерированные GPT-4, модель и кодовая база общедоступны для исследовательских целей.

• Что такое LLaVA-1.5?

  LLaVA-1.5 — это улучшенная версия, которая достигает передовых результатов на 11 бенчмарках с простыми модификациями и эффективным обучением.

• Какова производительность LLaVA по сравнению с GPT-4?

  LLaVA достигает 85,1% относительного показателя по сравнению с GPT-4 на синтетическом наборе данных мультимодальных инструкций и устанавливает новый SOTA на Science QA при синергии с GPT-4.

• Каковы варианты использования LLaVA?

  LLaVA подходит для приложений визуального чата и задач мультимодального рассуждения, особенно в области науки.

• Какова лицензия на данные и модели LLaVA?

  Набор данных имеет лицензию CC BY NC 4.0 (только для некоммерческого использования), а модели ограничены исследовательскими целями в соответствии с лицензиями CLIP, LLaMA, Vicuna и GPT-4.

• Где я могу найти зоопарк моделей LLaVA?

  Зоопарк моделей можно найти по ссылке на странице проекта LLaVA, предоставляющей доступ к различным чекпоинтам моделей.