简介大型语言模型已经证明自己是一项革命性的技术。目前，人们已经开发出了许多基于大型语言模型功能的应用程序，而且预计很快还会有更多的应用程序问世。大型语言模型最有趣的应用之一是将其部署为智能助手，它们能够帮助人类用户完成各种任务。人们已经能够通过指令微调以及从人类的反馈中经强化学习训练出聊天模型，而且这些模型已经在遵循人类指令和执行指定任务方面表现出非常有前景的功能。然而，这些模型在仅凭语言指令执行任务方面表现出非常有限的适用性。多模式会话模型旨在释放大型语言模型的力量，以解决需要将自然语言与其他模式相结合才能解决的问题。特别是，自从GPT-4V引入视觉功能以来，视觉语言模型受到了越来越多的关注
视觉指令微调火了。这篇论文名为VisualInstructionTuning，由威斯康星大学麦迪逊分校，微软研究院和哥伦比亚大学共同出品。作者包括HaotianLiu，ChunyuanLi，QingyangWu和YongJaeLee。同时，研究人员也在GitHub上开源了他们的代码、模型和数据集。论文也发布在了Arxiv上。讲解那么LLaVA的功能究竟是什么呢？如果一头扎进论文，不熟悉的朋友可能会有些陌生。我们先看看LLaVA自己怎么说。以上回答生成自LLaVA的Chatbot，我输入的问题是，LLaVA的功能是什么，用户该如何利用它？回答如下：LLaVA是一个大语言和视觉助手，在UWMadi
LLaVA（大型语言和视觉助理）（链接：：https://llava-vl.github.io/）是一个很有前途的开源生成式人工智能模型，它复制了OpenAIGPT-4在图像转换方面的一些功能。用户可以将图像添加到LLaVA聊天对话中，允许讨论这些图像的内容，也可以将其用作以视觉方式描述想法、上下文或情况的一种方式。LLaVA最引人注目的特点是它能够改进其他开源的解决方案，同时使用更简单的模型架构和数量级更少的训练数据。这些特性使LLaVA不仅训练更快、更便宜，而且更适合在消费类硬件上进行推理。这篇文章旨在概述LLaVA的主要功能，更具体地说：展示如何从Web界面进行实验，以及如何将其安装在您
去年4月，威斯康星大学麦迪逊分校、微软研究院和哥伦比亚大学研究者共同发布了LLaVA（LargeLanguageandVisionAssistant）。尽管LLaVA是用一个小的多模态指令数据集训练的，却在一些样本上展示了与GPT-4非常相似的推理结果。10月，LLaVA-1.5重磅发布，通过对原始LLaVA的简单修改，在11个基准上刷新了SOTA。现在，研究团队宣布推出LLaVA-1.6，主要改进了模型在推理、OCR和世界知识方面的性能。LLaVA-1.6甚至在多项基准测试中超越了GeminiPro。demo地址：https://llava.hliu.cc/项目地址：https://gith
Ubuntu16.04服务器安装LLaVA对应的CUDA在根据LLaVA项目说明配置好conda等环境后，安装相关依赖，在测试程序中输出torch.__version__查看相应的CUDA版本。importtorch#检查torch.__version__，也可以用于检查是否安装成功print(torch.__version__)得到的输出结果为2.0.1-cu117，说明对应版本是CUDA11.7，检查本机CUDA版本（命令如下，得到结果为10.0）。nvcc-V检查后得到的结果是，应该是CUDA版本不够，考虑升级CUDA。Cudacompilationtools,release10.0,V
论文标题：Video-LLaVA:LearningUnitedVisualRepresentationbyAlignmentBeforeProjection论文作者：BinLin,YangYe,BinZhu,JiaxiCui,MunanNing,PengJin,LiYuan作者单位：PekingUniversity,PengChengLaboratory,SunYat-senUniversity,TencentDataPlatform,AIforScience(AI4S)-PreferredProgram,PekingUniversity,FarReelAiLab论文原文：https://ar
最近，来自北大的研究人员提出了一种全新的视觉语言大模型——Video-LLaVA，为alignmentbeforeprojection提供了新颖的解决方案。与以往的视觉语言大模型不同，Video-LLaVA关注的是提前将图片和视频特征绑定到统一个特征空间，使LLM能够从统一的视觉表示从学习模态的交互。此外，为了提高计算效率，Video-LLaVA还联合了图片和视频进行训练和指令微调。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2310.01852.pdfGitHub地址：https://github.com/PKU-YuanGroup/Video-LLaVAHuggingface地址
6月14日消息，日前微软研究人员展示了LLaVA-Med模型，该模型主要用于生物医学方面的研究，可根据CT、X光图片等推测出患者的病理状况。据悉，微软研究人员与一批医院合作，获得了使用生物医学图像文本对应大型数据集来训练多模态AI模型。该数据集包括胸部X光、MRI、组织学、病理学和CT图像等，覆盖范围相对全面。▲图源微软微软使用GPT-4，基于VisionTransformer和Vicuna语言模型，在八个英伟达A100GPU上对LLaVA-Med进行训练，其中包含“每个图像的所有预分析信息”，用于生成有关图像的问答，以满足“可自然语言回答有关生物医学图像问题”的助手愿景。在学习过程中，模型主
©Paperweekly原创·作者| ChunyuanLi使用GPT-4进行视觉指令学习！VisualInstructionTuningwithGPT-4!▲ GeneratedbyGLIGEN(https://gligen.github.io/):Acutelavallamaandglasses我们分享了LLaVA(Language-and-VisionAssistant)，一款展示了某些近似多模态GPT-4水平能力的语言和视觉助手：视觉聊天(VisualChat)：相对得分达到了GPT-4的85%多模态推理任务的科学问答(ScienceQA)：达到了新的SoTA92.53%，超过了之前的最
