Paper1题目:LongVU:SpatiotemporalAdaptiveCompressionforLongVideo-LanguageUnderstanding作者团队:MetaAI,KAUST,KoreaUniversity链接:https://arxiv.org/abs/2410.174341.论文试图解决什么问题？是否是一个新问题？MLLM长视频理解问题。是新问题。2.有哪

Paper1题目:Yo’LLaVA:YourPersonalizedLanguageandVisionAssistant作者:ThaoNguyen,HaotianLiu,YuhengLi,MuCai,UtkarshOjha,YongJaeLee团队:UniversityofWisconsin–Madison（LLaVA原作者团队）链接:https://thaoshibe.github.io/YoLLaVA/1.论文试

1.概述LLaVA是一个由威斯康星大学麦迪逊分校、微软研究院和哥伦比亚大学的研究人员开发的大型语言和视觉助手。它是一个端到端训练的大型多模态模型，结合了视觉编码器和语言模型，用于通用的视觉和语言理解。 微软研究院、威斯康星大学的研究人员在LLaVA基础之上，继续开源了LLa

LLaVA++:视觉语言AI的新里程碑在人工智能快速发展的今天,多模态AI系统正在成为研究的热点。近日,来自MohamedbinZayed人工智能大学(MBZUAI)的研究团队推出了LLaVA++项目,这是对原有LLaVA(LargeLanguageandVisionAssistant)模型的重大升级,通过整合最新发布的LLaMA-3和Phi-

先简单记录版本，以后再详细；haotian-liu/LLaVAatv1.2.1(github.com) 当前调通版本：cuda11.7;cudnnLLava-1.2.1;python3.10;torch2.0.1flash-attn; flash_attn-2.0.7+cu117torch2.0cxx11abiTRUE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl3090Tillava-7b

前言本篇介绍为什么多模态大语言模型（MLLM）最近的工作中用BLIP2中Q-Former结构的变少了？简单来说，相较于MLP的方案，即LLaVA-1.5，BLIP-2中的Q-Former模型在参数量上更为庞大，其收敛过程也相对缓慢。在同等条件下，Q-Former的性能并未达到LLaVA-1.5所展现出的卓越水平。值得注意的是，即使在数据

本文参考官方教程[1]介绍如何训练LLaVAv1.5多模态模型。LLaVA训练包括特征对齐阶段（featurealignmentstage）和视觉指令微调阶段（visualinstructiontuningstage），其中特征对齐阶段使用LAION-CC-SBU数据集的558K子集（记为LLaVA-Pretrain），目的是训练MLPconnector（或称

训练安全垂直领域的LLM，会用到很多著名安全论坛(52pojie\kanxue\xianzhi\freebuf等)、博客的数据，这些数据100%都有很多图片（文不如图嘛，图片比文字更直观，更容易表达业务意义），之前微调LLM只能使用文字，图片只能丢弃，非常可惜，需要利用多模态的技术充分提取图片信息！ 1、以前做传

论文链接：https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/file/6dcf277ea32ce3288914faf369fe6de0-Paper-Conference.pdf代码链接：https://github.com/haotian-liu/LLaVA?tab=readme-ov-file动机指令微调(InstructionTuning)语言大模型(LLMs)使用机器生成的指令跟

InternLM2实战营第二期第四节课《XTuner微调LLM:1.8B、多模态、Agent》官网地址：书生·浦语官网课程录播视频链接地址：XTuner微调LLM:1.8B、多模态、Agent_bilibiliXtuner地址：Xtunertips：建议这节课大家仔细听，可以让你快速了解大模型预训练的一些概念和模型内部实际

节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学。针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。合集：持续火爆！！！《AIGC面试宝典》已圈粉无

1Prerequisites1.1TrainingMethods训练方法通常分为三种：提示工程、微调和预训练。1.1.1PromptEngineering不需要重新训练模型，节省成本。1.1.2Fine-tuning微调和预训练的代码基本相同，但是计算量相对小很多。1.1.3Pre-training大规模数据集上训练，得到的是一个未加调

写完之后发现他好像不是很需要这个东西，所以就先发在自己的博客好了。不投稿首页或者候选区应该本来也就不会有多少流量，所以应该不会干嘛的，大不了后面被说不让放网上以后就删掉这篇，嘻嘻。LLaVA是最早出现的VisionLanguageModel。本教程将教你微调llava-v1.5-13b。与本博客

想了很久，最后还是写了这篇。LLaVA贡献多模态指令数据。当下关键的挑战之一是缺乏视觉与语言组成的指令数据。本文提出了一个数据重组方式，使用ChatGPT/GPT-4将图像-文本对转换为适当的指令格式；大型多模态模型。研究者通过连接CLIP的开源视觉编码器和语言解码器LLaMA，开

官方资源汇总：项目主页||https://huggingface.co/liuhaotian23.04.LLaVA1.论文:LargeLanguageandVisionAssistant（VisualInstructionTuning)23.10LLaVA-1.5论文:ImprovedBaselineswithVisualInstructionTuning23.11LLaVA-Plus项目：LLaVA-Plus:LargeLang

LLaVa家族官方资源汇总：项目主页||https://huggingface.co/liuhaotian23.04.LLaVA1.0论文:LargeLanguageandVisionAssistant（VisualInstructionTuning)23.06LLaVA-Med（医学图片视觉助手）:TrainingaLargeLanguage-and-VisionAssistantforBiomedicineinOne

视觉和语言模型的交叉导致了人工智能的变革性进步，使应用程序能够以类似于人类感知的方式理解和解释世界。大型视觉语言模型(LVLMs)在图像识别、视觉问题回答和多模态交互方面提供了无与伦比的能力。MoE-LLaVA利用了“专家混合”策略融合视觉和语言数据，实现对多媒体内容的复杂理解

引言LLaVA-v1.5-7B是一个开源大型多模态模型（LMM），它通过结合视觉指令调整（VisualInstructionTuning）技术，展示了在多模态理解和生成任务上的卓越性能。该模型特别注重简洁性和数据效率，利用CLIP-ViT-L-336px与多层感知器（MLP）投影以及包含学术任务导向的视觉问答（VQA）数据，来建立更强的基准

1文件+2个命令，无需安装，单机离线运行70亿大模型大家好，我是老章最近苹果发布了自己的深度学习框架--MLX，专门为自家M系列芯片优化。看了展示视频，这个框架还能直接运行Llama7B的大模型，在M2Ultral上运行流畅。但是我尝试了一下，我的M2Macmini根本跑不动，模型权重太大了。这倒勾起

前言 北京大学和其他机构的研究人员近期提出了一种名为Video-LLaVA的视觉语言大模型。该模型的创新之处在于能够同时处理图片和视频作为输入。在处理图片的任务中，该模型展现出了出色的性能，在多个评估榜单中名列前茅，尤其在视频方面取得了令人瞩目的成绩。这项研究的关键点在于关注

大规模语言LLaVA：多模态GPT-4智能助手，融合语言与视觉，满足用户复杂需求一个面向多模式GPT-4级别能力构建的助手。它结合了自然语言处理和计算机视觉，为用户提供了强大的多模式交互和理解。LLaVA旨在更深入地理解和处理语言和视觉信息，从而实现更复杂的任务和对话。这个项目代表了下一

Valley:VideoAssistantwithLargeLanguagemodelEnhancedabilitY大家好，我是卷了又没卷，薛定谔的卷的AI算法工程师「陈城南」~担任某大厂的算法工程师，带来最新的前沿AI知识和工具，包括AI相关技术、ChatGPT、AI绘图等，欢迎大家交流~。近期基于LLaMA微调的模型有很多，Alpaca，Vi

代码：https://github.com/haotian-liu/LLaVA总览在这篇论文中，作者首次尝试使用纯语言GPT-4生成多模态语言图像指令遵循数据（insruction-followingdata）。通过对此类生成数据进行指令调整，推出了大型语言和视觉助手（LargeLanguageandVisionAssistant，LLaVA）。一种端到端训练的大型

1.准备数据1.1预训练数据目前看来数据部分是两类数据，一类是预训练数据需要下载对应的图像这部分数据是过滤版的CC-3M，上面图片量是59w，是300w图像的过滤版本结构{"id":"GCC_train_002582585","image":"GCC_train_002582585.jpg","caption":"oli