多模态聊天机器人:增强图像识别和常识推理能力
LLaVa-1.6在提升图像分辨率和视觉指令数据集的基础上,增强了光学字符识别(OCR)和常识推理能力。整合了大型语言模型与视觉编码器,可用于图像描述、视觉问答和多模态聊天等应用。通过优质数据组合和动态高分辨率支持复杂的应用场景,优化算法效率,利用4位量化和Flash-Attention 2提升生成速度,使其成为多模态AI的一种先进工具。
LLaVa-v1.6-vicuna-13b-hf是一个结合大型语言模型与视觉编码器的多模态对话机器人项目。此次更新的版本由Haotian Liu、Chunyuan Li、Yuheng Li、Bo Li、Yuanhan Zhang、Sheng Shen和Yong Jae Lee提出,旨在提升图像识别与文本生成的精准性。
LLaVA-NeXT(又称为LLaVA-1.6)在之前版本LLaVA-1.5的基础上进行了改进,主要增强了输入图像的分辨率,并在一个更为优质的视觉指令数据集上进行训练。其目标是在光学字符识别(OCR)和常识推理方面实现更高的表现。
LLaVa模型将经过预训练的语言模型与视觉编码器结合,用于多模态聊天机器人场景。LLaVA 1.6在以下几方面优于1.5版本:
该模型适用于图像字幕生成、视觉问答与多模态聊天机器人等任务。用户可在模型库中查找感兴趣的任务并下载对应版本。
以下是使用该模型的提示模板:
"一个好奇的人类与一个人工智能助手之间的对话。助手为人类的问题提供有用、详细和礼貌的回答。用户:<image>\n这张图片中展示了什么?助手:"
使用示例如下:
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
bitsandbytes
库进行4位量化首先需要安装bitsandbytes
,并确保使用兼容CUDA的GPU设备。代码修改如下:
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
首先确保安装flash-attn
。可参考Flash Attention的原始仓库了解相关安装步骤。代码修改如下:
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
如果需要引用该项目,请使用以下BibTeX条目:
@misc{liu2023improved, title={Improved Baselines with Visual Instruction Tuning}, author={Haotian Liu and Chunyuan Li and Yuheng Li and Yong Jae Lee}, year={2023}, eprint={2310.03744}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CV} }
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