NExT-GPT学习资料汇总

Ray

NExT-GPT是由新加坡国立大学NExT++实验室开发的一个支持任意模态间输入输出的多模态大语言模型。它能够接受并生成文本、图像、视频和音频等多种模态的内容,为实现更接近人类水平的AI迈出了重要一步。本文整理了NExT-GPT项目的相关学习资料,帮助读者快速了解和上手这一强大的多模态模型。

项目简介

项目主页: https://next-gpt.github.io/
GitHub仓库: https://github.com/NExT-GPT/NExT-GPT
在线Demo: https://acc414b22d6839d28f.gradio.live/
论文: NExT-GPT: Any-to-Any Multimodal LLM

NExT-GPT通过将LLM与多模态适配器和不同的扩散解码器相连接,实现了通用的多模态理解和任意模态间的输入输出。系统采用轻量级的训练方式,仅需调整少量参数(1%)即可实现强大的多模态能力。

NExT-GPT架构图

环境配置

NExT-GPT的运行环境要求如下:

Python 3.8
PyTorch 1.13.1
CUDA 11.6

可以通过以下命令配置环境:

conda env create -n nextgpt python=3.8
conda activate nextgpt
conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia
git clone https://github.com/NExT-GPT/NExT-GPT.git
cd NExT-GPT
pip install -r requirements.txt

模型训练

NExT-GPT的训练分为3个阶段:

编码端对齐:训练输入投影层
解码端对齐:训练输出投影层
指令微调:对LLM、输入输出投影层进行指令微调

详细的训练流程可以参考GitHub仓库的README。

数据集准备

NExT-GPT使用了多个数据集进行训练,包括:

CC3M:文本-图像对数据集
WebVid:文本-视频对数据集
AudioCap:文本-音频对数据集
LLaVA:视觉指令数据集
Alpaca:文本指令数据集
VideoChat:视频指令数据集

此外,还包括合成的文本到多模态指令数据集和模态切换指令数据集MosIT。

数据集的准备说明可以在GitHub仓库中找到。

模型推理与部署

完成训练后,可以通过以下步骤运行NExT-GPT系统:

准备预训练检查点
加载可调参数
部署Gradio演示

详细步骤请参考GitHub仓库说明。

总结

NExT-GPT作为一个支持任意模态间输入输出的多模态大语言模型,展示了构建通用多模态AI代理的可能性。本文整理的学习资料希望能帮助读者快速了解和使用这一强大的模型。如果您对NExT-GPT有任何问题,可以在GitHub Issues中提出,或联系项目作者Shengqiong Wu和Hao Fei。

NExT-GPT学习资料汇总 - 任意模态间的多模态大语言模型