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MG LLaVA
MG LLaVA
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。
AI模型AI图像生成#机器学习#视觉处理#多模态学习#指令调优普通产品开源
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产品介绍
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简介
MG-LLaVA是一个增强模型视觉处理能力的机器学习语言模型（MLLM），通过整合多粒度视觉流程，包括低分辨率、高分辨率和以对象为中心的特征。提出了一个额外的高分辨率视觉编码器来捕捉细节，并通过Conv-Gate融合网络与基础视觉特征融合。此外，通过离线检测器识别的边界框整合对象级特征，以进一步细化模型的对象识别能力。MG-LLaVA仅在公开可用的多模态数据上通过指令调优进行训练，展现出卓越的感知技能。
截图
产品特色
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。
使用教程
1. 安装Python-3.10虚拟环境，并激活。
2. 从源代码安装XTuner。
3. 根据dataset_prepare.md准备数据。
4. 下载所需的LLM和CLIP检查点文件。
5. 根据个人设置修改配置文件中的变量。
6. 使用提供的脚本开始预训练、微调和评估过程。
7. 根据需要，将训练好的模型转换为Hugging Face模型格式。
流量来源
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自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
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