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llava-v1.5-13b

llava-v1.5-13b

基于LLaMA的开源多模态AI模型 支持图像理解与对话

LLaVA-v1.5-13B是一个基于LLaMA和Vicuna微调的开源多模态AI模型。该模型能够理解图像并进行自然语言对话，支持多种视觉问答任务。LLaVA于2023年9月发布，主要面向计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员。在12个基准测试中，LLaVA展现了出色的图像理解和指令遵循能力，为多模态AI研究提供了有价值的开源资源。

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LLaVA-v1.5-13b项目介绍

项目概述

LLaVA-v1.5-13b是一个开源的多模态聊天机器人项目，它基于LLaMA/Vicuna模型，通过GPT生成的多模态指令数据进行微调而成。这个项目是在2023年9月训练完成的，旨在推进大规模多模态模型和聊天机器人的研究。

模型特点

LLaVA-v1.5-13b是一个自回归语言模型，采用transformer架构。它能够处理图像和文本输入，实现多模态交互。该模型的主要特点包括：

  1. 多模态能力：可以理解和处理图像和文本信息
  2. 指令跟随：能够根据用户指令执行各种任务
  3. 大规模参数：拥有130亿参数，具备强大的理解和生成能力

应用场景

该项目主要面向计算机视觉、自然语言处理、机器学习和人工智能领域的研究人员和爱好者。它可以用于以下场景：

  1. 多模态AI研究
  2. 智能聊天机器人开发
  3. 视觉问答系统
  4. 图像描述生成
  5. 跨模态任务探索

训练数据

LLaVA-v1.5-13b的训练数据来源广泛，包括：

  1. 558K经过筛选的图像-文本对，来自LAION/CC/SBU，使用BLIP进行描述
  2. 158K GPT生成的多模态指令跟随数据
  3. 450K学术任务导向的视觉问答数据混合集
  4. 40K ShareGPT数据

这些多样化的数据集使得模型具备了强大的多模态理解和生成能力。

评估方法

为了确保模型的性能，开发团队使用了12个基准测试集进行评估，其中包括：

  1. 5个学术视觉问答基准测试
  2. 7个专门为指令跟随大语言模型提出的最新基准测试

这些评估确保了LLaVA-v1.5-13b在各种多模态任务中都能表现出色。

使用许可

LLaVA-v1.5-13b基于Llama 2模型，遵循LLAMA 2社区许可协议。用户在使用时需要注意遵守相关协议规定。

社区支持

对于有兴趣使用或研究LLaVA-v1.5-13b的开发者和研究者，可以通过GitHub项目页面提出问题或反馈意见。项目团队欢迎社区成员的参与和贡献，共同推动多模态AI技术的发展。

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