nanoLLaVA

nanoLLaVA

轻量级视觉语言模型实现边缘设备高效部署

nanoLLaVA是一款1B级视觉语言模型,结合Quyen-SE和SigLIP视觉编码器技术。该模型在VQA v2和TextVQA等视觉问答测试中表现优异,同时优化了在边缘设备上的运行效率。nanoLLaVA采用ChatML标准,支持图像描述和视觉问答功能,并提供简洁的API接口,方便开发者集成到不同应用场景。

Github开源项目nanoLLaVA模型多模态Huggingface机器学习视觉语言模型人工智能

项目概述

nanoLLaVA是一个小巧但强大的视觉语言模型,总参数量仅为1B,专门为边缘设备设计开发。它通过结合Quyen-SE-v0.1语言模型和google/siglip视觉编码器,实现了高效的多模态理解能力。

核心特点

  • 模型规模小:仅1B参数量,适合在边缘设备上运行
  • 性能出色:在多个视觉语言任务上表现优异
  • 基础架构:
    • 基础语言模型:采用Quyen-SE-v0.1(基于Qwen1.5-0.5B)
    • 视觉编码器:使用google/siglip-so400m-patch14-384

模型评测

nanoLLaVA在多个视觉语言基准测试中展现了优秀的性能:

  • VQA v2测试得分:70.84
  • TextVQA测试得分:46.71
  • ScienceQA测试得分:58.97
  • POPE测试得分:84.1
  • MMMU测试得分:28.6
  • GQA测试得分:54.79
  • MM-VET测试得分:23.9

使用方法

使用nanoLLaVA非常简单,只需通过transformers库即可实现:

  1. 首先安装必要的依赖包
  2. 加载预训练模型和分词器
  3. 准备输入图像和文本提示
  4. 使用模型生成回答

提示词格式

模型遵循ChatML标准格式,具体结构为:

  • 系统提示
  • 用户输入(包含图像和问题)
  • 助手回答

应用场景

该模型适用于多种实际应用场景:

  • 图像描述生成
  • 视觉问答系统
  • 图文理解任务
  • 边缘设备的视觉AI应用

未来展望

项目团队表示:

  • 训练数据将在后续发布
  • 微调代码即将推出
  • 未来版本将进一步提升模型性能

技术亮点

  • 轻量级架构设计
  • 优秀的性能表现
  • 易于部署和使用
  • 支持多种视觉语言任务

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