简介:

多粒度视觉指令调优的创新MLLM

功能:

增强视觉处理能力:通过多粒度视觉流程提升模型对视觉信息的处理。

细节捕捉:使用高分辨率视觉编码器捕捉图像中的细微特征。

特征融合:通过Conv-Gate融合网络整合不同分辨率的视觉特征。

对象识别能力提升:利用边界框识别的物体级特征增强模型的识别能力。

指令调优训练:仅使用公开可用的多模态数据进行训练,提高模型的泛化能力。

两阶段训练过程:包括预训练、微调和评估,以优化模型性能。

支持DeepSpeed优化:使用DeepSpeed技术加速训练过程。

需求人群:

"MG-LLaVA主要面向机器学习研究者和开发者,特别是那些专注于视觉语言模型和多模态学习领域的专业人士。它适合需要处理大量视觉和文本数据,并且希望提升模型在图像识别和文本理解方面性能的用户。"

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