多模态大模型: 盘点&Highlights part1.5——从LLaVA-NeXT到LLaVA-OneVision

这篇指南深入探讨了多模态大模型的引人入胜的世界，特别关注LLaVA系列。它揭示了这些模型的演变，从LLaVA-NeXT到LLaVA-OneVision，以及它们处理视频等复杂数据类型的能力。值得注意的是，它讨论了LLaVA-NeXT-Video使用空间池化和线性缩放技术，以及LLaVA-OneVision的创新训练策略，包括单图像对齐和高质量数据训练。对于那些对视觉指导调整和多模态人工智能的前沿发展感兴趣的人来说，这篇内容详细介绍了影响这些进展的因素。对于那些渴望了解多模态模型如何增强人工智能处理和解释各种数据类型的能力的人来说，这是一篇有价值的阅读材料，它超越了文本，包括图像和视频。- 这篇文章介绍了LLaVA-NeXT到LLaVA-OneVision的盘点和亮点。 - LLaVA-NeXT-Video应用了LLaVA-NeXT的模型结构来提高视频处理效果。 - LLaVA-NeXT-Ablations进行了多个消融实验，探讨了不同因素对效果的影响。 - LLaVA-NeXT-Interleave通过交错对话的训练格式解决了多图输入和图文交错对话的能力不足的问题。 - LLaVA-OneVision是LLaVA-NeXT系列技术的大合集，收集了更丰富、质量更高的数据，并提出了改进的AnyRes技术和针对不同任务的tokenize方案。 - LLaVA-OneVision的训练策略包括1阶段图文对齐训练、1.5高质量数据训练和2阶段Instruction Tuning。