Ладно, на самом деле картинка не верна, если нормально померить - gpt4v будет обгонять любой опенсурс на любом бенче, но api нет, папиры нет, а значит я могу клипать смешнявки на потеху публике.
Архитектура простая простейшая - давайте возьмем LM пожирнее(Vicuna 13b - удачный тюн llama), а дальше начинаются фокусы:
Обучение идет в два этапа
Треним на LAION-CC-SBU - кусок LAION размеченный BLIP, причем учим ТОЛЬКО тонкую матрицу projection поверх вектора из CLIP, за счет чего экономиться куча ресурсов - у нас все остальное заморожено! А сама проекция идет в IMAGE_TOKEN - выделенный токен под картинку, в него мы пихаем всю информацию. Короче Prefix tuning чистой воды.
Учим уже и Projection матрицу и LM на сете диалогово инстуктивного формата.
Собирался он так: брали COCO17(это кэпшены) и просили GPT4 написать диалог на их основе! Easy peasy
так выгляят возможные варианты разметки для 1 изображения, используются все 3
Красивые картинки из статьи:
Бенчмарки
Фактически это лучшая opensource модель для текстовых операций с изображениями + она есть в 7b и 13b размере - те запустить можно на любом тостере с 3090 на LORA finetune.
А еще ее можно использовать в связке с GPT4, в формате когда LLAVA только описывает изображение, а gpt4 нормализует и улучшает текст.
Реально полезные ссылки
Баловаться с демкой
paper
Github запускаться отсюда
Shameless self Promo
А если очень хочется читать больше такого - подписаться на мой канал в tg
