LLaVA-STF项目通过创新的相邻令牌合并技术和多区块令牌融合模块，成功将视觉令牌序列压缩75%，显著提升了多模态推理效率。该技术突破性地解决了视觉语言模型中长序列处理带来的计算资源消耗问题，通过动态合并语义相...

LLaVA-MORE 是一项关于多模态大语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）的系统性研究，旨在评估不同语言模型和视觉骨干网络在 MLLMs 中的表现，并提供一个可复现的框架来比较这些架构。通过该研究，研...

最新研究LLaVA-O1展现了视觉语言模型（Vision Language Models，简称LLM）在推理方面的重要进步。该技术通过让模型逐步处理信息，极大提升了语言模型在理解和分析视觉数据时的推理能力。LLaVA-O1模型结合了文本和图...

TRL是一个Hugging Face库，专为使用强化学习训练变形金刚设计。这个示例允许您对基于视觉的语言模型如LLaVA进行相同的处理。Hugging Face是一个开源NLP（自然语言处理）社区和公司，致力于使用人工智能推动自然语言...

在大型视觉语言模型（LVLMs）中，输出结果往往更倾向于语言模型的先验知识，而非实际的视觉输入。这一项目通过引入“校准”和“去偏采样”技术，有效减少了这种偏差。这些技术使得模型在处理各种任务时，能够生成更加准...

Xmodel-VLM是一种针对消费级GPU服务器优化的视觉语言模型。为解决高昂的服务成本限制了大规模多模态系统的应用，这个10亿规模的模型采用了LLaVA范式进行模态对齐。这是一种新的方法，它优化了视觉和语言之间的协同工...

研究人员近日推出了一种名为PLLaVA的新模型，该模型通过采用独特的池化策略，使得图像-语言人工智能模型能够适应视频任务。在众多已有的图像-语言模型中，PLLaVA以其全新的应用方式和技术策略，展现出了强大的潜力和...

Gemma和Siglip最近发布了一款小型但功能强大的视觉语言模型（VLLM），该模型专为理解和生成与图像相关联的语言而设计。VLLM利用大规模的LAION和LLaVA数据集进行训练，这些数据集包含了大量的图像和相关文本信息，使...