llava-v1.6-34b
大规模多模态模型的开源项目介绍
模型在大规模多模态模型和聊天机器人领域的研究中有重要应用，采用多样化的数据集提升不同任务表现，适合计算机视觉、自然语言处理及人工智能的研究者使用。
项目介绍：LLaVA-v1.6-34b
项目概述
LLaVA-v1.6-34b是一个开源的对话机器人项目，其基础模型经过多模态指令跟随数据的微调。该模型属于自回归语言模型，采用了变压器（transformer）架构。基础语言模型是NousResearch的Nous-Hermes-2-Yi-34B，该模型的训练完成于2023年12月。
项目背景与用途
LLaVA的主要用途是用于大型多模态模型和聊天机器人的研究。与其他传统的单一模式模型不同，多模态模型能够同时处理文本和图像等多种信息。该模型的目标用户包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习，以及人工智能领域的研究人员和业余爱好者。
训练数据集
LLaVA-v1.6-34b的训练数据集非常庞大且多样化，具体包括：
- 558,000对经过筛选的图像-文本对，这些数据从LAION/CC/SBU中提取，并由BLIP进行文本描述。
- 158,000条由GPT生成的多模态指令跟随数据。
- 500,000条以学术任务为导向的视觉问答（VQA）数据组合。
- 50,000条GPT-4V数据组合。
- 40,000条ShareGPT数据。
模型评估
为了评估LLaVA-v1.6-34b的表现，该团队使用了12个基准测试集合。其中包括5个学术领域的VQA基准测试，以及7个最近专门为指令跟随大语言模型（LMMs）提出的基准测试。这些评估数据集帮助开发者了解模型的能力和局限，从而推动模型的进一步优化。
使用许可及反馈
LLaVA采用的是Apache-2.0开源许可证，其基础模型Nous-Hermes-2-Yi-34B也采用同样的许可协议。用户如有任何问题或意见，可以在项目的GitHub页面上进行反馈，以促进模型的改进和发展。
总之，LLaVA-v1.6-34b是一个跨模态的开源项目，在提高智能对话系统的能力和灵活性方面具有重要的研究价值。该项目为业内的研究人员及爱好者提供了一个良好的平台，用以探索和扩展多模态的信息处理能力。
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