Tarsier-7b

Tarsier-7b

开源大规模视频语言模型,提升视频描述和理解能力

Tarsier-7b是一个开放源代码的视频语言模型,专注于视频描述和理解。该模型使用两阶段的训练策略以增强性能,能够生成高质量的视频描述。训练过程包括多任务预训练和多粒度微调,并通过多种数据集进行评估,从而保证出色性能。适合从事计算机视觉与自然语言处理研究的研究人员和爱好者使用,可在相关平台获取更多信息。

视频描述开源项目人工智能模型Github机器学习Huggingface计算机视觉Tarsier

Tarsier-7b 项目介绍

项目背景

Tarsier-7b 是 Tarsier 系列中的一员,是一个开源的大规模视频语言模型。这个模型专注于生成高质量的视频描述,并且在理解一般视频内容方面有出色的能力。Tarsier 系列的另一个成员 Tarsier-34b 在6个开放的基准测试上取得了最先进的成果。Tarsier-7b 的基础语言模型是 liuhaotian/llava-v1.6-vicuna-7b

模型开发时间

Tarsier-7b 于2024年6月完成训练。

相关资料

有关Tarsier-7b的更多信息可以通过以下链接获取:

许可证

Tarsier-7b 使用了 lmsys/vicuna-7b-v1.5 的许可证。

问题或评论

如有任何关于模型的问题或评论,可以通过 GitHub 问题页面 联系项目团队。

预期用途

Tarsier-7b 的主要用途是研究大规模多模态模型,特别是在视频描述方面的应用。其目标用户主要是从事计算机视觉、自然语言处理、机器学习和人工智能的研究人员和业余爱好者。

训练数据集

Tarsier-7b 采用了两阶段的训练策略:

  • 阶段一: 在1300万条数据上进行多任务预训练。
  • 阶段二: 在50万条数据上进行多粒度的说明指导训练。

在两个阶段中,模型都冻结了ViT(视觉变换器)并训练了投影层和LLM(大语言模型)的所有参数。

评估数据集

Tarsier-7b 在多个数据集上进行了评估:

如何使用

有关如何使用Tarsier-7b模型的具体说明,请参考 使用说明页面

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