处理文本视觉问题的多模态LLM
BLIVA是一款简单有效的多模态大语言模型,专门处理富文本视觉问题。其在多个视觉问答基准中表现出色,并公开了模型权重和训练代码。结合FlanT5和Vicuna版本,BLIVA适用于多种商业用途并提升认知和感知任务性能。演示和安装教程也非常详细。
BLIVA是一个多模态大语言模型,旨在更好地处理富文本的视觉问答问题。项目由加州大学圣地亚哥分校与Coinbase Global, Inc.的多个研究人员共同参与开发。BLIVA通过结合视觉与文本数据,提升了在识别和理解视觉信息方面的能力。
BLIVA项目已于2024年被AAAI大会接受,并且已公开多项资源供社区使用,包括模型的训练代码、演示幻灯片和多个模型版本。模型在MME基准测试中表现出色,在感知任务中排名第三,认知任务中排名第二,在颜色、海报和常识推理子任务中更是位列第一。
BLIVA在多个视觉问答基准数据库中,如STVQA、OCRVQA、TextVQA、DocVQA等,表现优异。其中,BLIVA (Vicuna-7B)版本在多个测试中领先,尤其是在STVQA和OCRVQA中。
在不特别丰富文本的视觉问答任务中,BLIVA (Vicuna-7B)同样展现了强大的性能,优于其他主流模型,如Flamingo和MiniGPT-4。
研究人员可以通过GitHub克隆BLIVA项目代码,并使用conda创建一个Python环境进行安装与使用。此外,BLIVA支持从源代码构建,用户可以根据需要设置模型权重路径。
示例命令展示了如何对一幅图像提问, BLIVA能够分析图像并给出答案。用户也可以提供一系列选项进行选择题形式的提问。
项目提供了可在线访问的演示,并支持本地运行。演示可以通过简单的命令在本地启动,用户可以实时体验BLIVA的功能。此外,为方便用户自行训练模型,项目中说明了如何下载数据集及调整训练参数,以在不同的GPU环境下完成训练任务。
如果BLIVA对您的研究或应用有帮助,您可以在论文中引用其BibTeX条目。项目团队还对多个开源项目表示了感谢,如BLIP2、Lavis和Vicuna等,为BLIVA的开发提供了基础和灵感。
BLIVA代码和模型基于不同的开源协议,其中代码采用BSD 3-Clause License,BLIVA Vicuna 版本模型需按照LLaMA的许可使用,而BLIVA FlanT5的权重基于Apache 2.0 License。我们提供的YTTB-VQA数据则采用CC BY NC 4.0授权。
通过这些开放资源及详细文档,BLIVA项目期望为学术研究与工业应用提供一个强大且易用的工具。
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