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    本文作者:谢志军,某互联网金融证券公司,算法工程师https://github.com/OpenGVLab/InternVL写在前面YOLO系列模型实现了对现实世界广泛物体的边界框识别,最新的开源多模态大模型(MLLM)/视觉语言模型(VLM)宣称能够给出特定物体的边界框坐标。笔者测试了一些常规图片并询问MLLM
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    前言InstructBlip可以理解为Blip2的升级版,重点加强了图文对话的能力。模型结构和Blip2没差别,主要在数据集收集、数据集配比、指令微调等方面下文章。创新点数据集收集:将26个公开数据集转换为指令微调格式,并将它们归类到11个任务类别中。使用了其中13个数据集来进行指令
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    本文提出了mllm-NPU,这是第一个有效利用设备上神经处理单元(NPU)卸载的LLM推理系统。mllm-NPU的主要设计目标是减少预填充延迟和能耗。它针对主流的仅解码器的变压器架构的LLM(例如LlaMA、GPT等)。关键思想是最大限度地在移动NPU上执行预填充,以加速整数计算,同时保持在CPU/GPU上执行
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    多模态大型语言模型(MLLM)是人工智能领域的前沿创新,它结合了语言和视觉模型的功能,可以处理复杂的任务,如视觉问答和图像字幕。这些模型利用大规模预训练,集成了多种数据模态,以显著提高其在各种应用程序中的性能。架构概览较为常见的MLLM框架可以分为三个主要模块:接收且有效
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