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LLaVA项目通过扩展现有的LLaVA模型,成功地为Phi-3和Llama-3模型赋予了视觉能力。这一改进标志着AI在多模态交互领域的进一步发展。LLaVA的推出,预示着未来AI模型将更加智能和灵活,能够更好地服务于需要视觉与文本结合理解的复杂场景。
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LLaVA-1.6是一项新的技术成果,通过提升推理、OCR能力以及支持更多场景和广泛用户,为用户带来更好的体验。LLaVA-1.6不仅在多项基准测试中超越了GeminiPro,并且优于Qwen-VL-Plus,展现出了强大的性能。这将对多模态技术的发展产生积极的推动作用,为用户带来更广泛的应用场景和更好的体验。
MoE-LLaVA是一种新型稀疏LVLM架构,通过使用路由算法仅激活top-k专家,解决了通常与多模态学习和模型稀疏性相关的性能下降问题。研究者联合提出了一种新颖的LVLM训练策略,名为MoE-Tuning,以解决大型视觉语言模型的扩大参数规模会增加训练和推理成本的问题。MoE-LLaVA能够帮助我们更好地理解稀疏模型在多模态学习上的行为,为未来研究和开发提供了有价值的见解。
微软开源了多模态模型LLaVA-1.5,继承LLaVA架构并引入新特性。研究人员对其在视觉问答、自然语言处理、图像生成等进行了测试显示,LLaVA-1.5达到了开源模型中的最高水平,可媲美GPT-4V效果。LLaVA-1.5在多模态领域取得显著进展,通过开源促进了其在视觉问答、自然语言处理、图像生成等方面的广泛应用。
GPT-4V的开源替代方案在中国的顶尖学府清华、浙大等的推动下,出现了一系列性能优异的开源视觉模型。LLaVA、CogAgent和BakLLaVA是三种备受关注的开源视觉语言模型。虽然BakLLaVA在训练过程中使用了LLaVA的语料库,不允许商用,但BakLLaVA2则采用了更大的数据集和更新的架构,超越了当前的LLaVA方法,具备商用能力。
最近,来自北京大学等机构研究者提出了一种全新视觉语言大模型——Video-LLaVA,使得LLM能够同时接收图片和视频为输入。Video-LlaVA在下游任务中取得了卓越的性能,并在图片、视频的13个基准上达到先进的性能。这些结果证明了联合图片和视频一起训练能够促进LLM理解视觉表示。
OpenAI数百名员工集体威胁辞职,指责董事会解职Altman处理不当,要求董事会辞职,或将跟随Altman加入微软。Runway正式发布运动画笔和Gen-2风格预设Runway近日发布了一系列新功能和更新,其中包括运动画笔、Gen-2风格预设、更新的相机控制以及图像模型的改进。模型在13个基准测试上表现出色,无需配对数据训练,且通过预先对齐视觉输入,提高了对视频问答任务的性能。
【新智元导读】GPT-4V风头正盛,LLaVA-1.5就来踢馆了!它不仅在11个基准测试上都实现了SOTA13B模型的训练,只用8个A100就可以在1天内完成。9月底,OpenAI宣布ChatGPT多模态能力解禁。他的研究方向是可控的多模态图像生成与处理,以及其他与创意视觉相关的问题。
LLaVA-1.5是来自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近期开源的一款全新的端到端多模态大模型,可与OpenAI的GPT-4V形成正面竞争。LLaVA-1.5在11项基准测试中都实现了新的状态最优成绩,包括视觉问答、图像caption等任务,展现出了强大的多模态理解能力。LLaVA-1.5以其出色的多模态理解能力,向业内掀起了一股“硬刚GPT-4”的新风潮。