mPLUG-Owl学习资料汇总 - 强大的多模态大语言模型家族

RayRay
mPLUG-OwlmPLUG-Owl2多模态大语言模型模块化CVPR 2024Github开源项目

mPLUG-Owl

mPLUG-Owl简介

mPLUG-Owl是由阿里巴巴达摩院开发的一系列多模态大语言模型,旨在赋予大语言模型多模态能力。该系列目前包括三个版本:

  • mPLUG-Owl: 通过模块化学习为大语言模型赋予多模态能力
  • mPLUG-Owl2: 革新多模态大语言模型,实现模态协作
  • mPLUG-Owl3: 面向长图像序列理解的多模态大语言模型

mPLUG-Owl系列模型在指令理解、视觉理解、多轮对话和知识推理等方面展现出色的能力。

官方资源

模型下载

相关论文

  1. mPLUG-Owl: Modularization Empowers Large Language Models with Multimodality
  2. mPLUG-Owl2: Revolutionizing Multi-modal Large Language Model with Modality Collaboration
  3. mPLUG-Owl3: (论文待发布)

使用教程

  1. 安装依赖:

    pip install -r requirements.txt
    
  2. 下载预训练模型

  3. 运行示例代码:

    from mplug_owl import MplugOwlForConditionalGeneration, MplugOwlImageProcessor, MplugOwlTokenizer # 加载模型和处理器 model = MplugOwlForConditionalGeneration.from_pretrained("mplug-owl-llama-7b") image_processor = MplugOwlImageProcessor.from_pretrained("mplug-owl-llama-7b") tokenizer = MplugOwlTokenizer.from_pretrained("mplug-owl-llama-7b") # 准备输入 image = Image.open("example.jpg") prompt = "Describe this image in detail." inputs = image_processor(image, return_tensors="pt") # 生成文本 output = model.generate(**inputs, prompt=prompt) # 解码输出 generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True) print(generated_text)

社区资源

最新动态

  • 2024.08.12: 发布mPLUG-Owl3
  • 2024.04.05: mPLUG-Owl2被CVPR 2024接收为Highlight论文
  • 2024.02.01: 发布mPLUG-Owl2.1中文增强版

mPLUG-Owl作为一个强大的多模态大语言模型家族,正在不断发展和进步。欢迎关注官方GitHub仓库以获取最新更新和信息。如果您对mPLUG-Owl有任何问题或建议,也可以在GitHub上提出issue或参与讨论。

mPLUG-Owl架构图

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