探索视觉语言模型的新前沿：VILA

最新推荐文章于 2024-12-27 10:43:18 发布
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探索视觉语言模型的新前沿：VILA

VILAVILA - a multi-image visual language model with training, inference and evaluation recipe, deployable from cloud to edge (Jetson Orin and laptops)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VILA

在人工智能的快速发展中，视觉语言模型（VLM）已成为连接视觉与文本理解的关键桥梁。今天，我们向您隆重介绍一款革命性的开源项目——VILA，它通过大规模的交错图像-文本数据预训练，为视频理解和多图像理解提供了前所未有的能力。

项目介绍

VILA，全称为“On Pre-training for Visual Language Models”，是一个专为视觉语言模型预训练设计的项目。它通过交错的图像-文本数据训练，不仅增强了模型的视频理解能力，还使其能够在边缘设备上高效部署。VILA的核心创新包括使用交错图像-文本数据、在预训练过程中解冻大型语言模型（LLM）以实现情境学习，以及重新混合纯文本指令数据以提升VLM和纯文本性能。

项目技术分析

VILA的技术架构融合了最新的量化技术AWQ和高效的部署框架TinyChat，使得模型能够在多种NVIDIA GPU上高效运行，包括A100、4090、4070 Laptop、Orin和Orin Nano。此外，VILA支持4位量化，显著降低了模型的大小和运行时的资源需求，同时保持了高精度的性能。

项目及技术应用场景

VILA的应用场景广泛，涵盖了视频字幕生成、视频问答、多图像推理等多个领域。无论是内容创作者需要自动生成视频描述，还是教育领域需要通过视频问答来增强学习体验，VILA都能提供强大的支持。此外，其高效的边缘部署能力也使其成为智能监控和实时分析的理想选择。

项目特点

  1. 视频理解能力：VILA特别强化了视频内容的理解和分析能力，能够处理复杂的视频数据。
  2. 多图像理解：支持多图像输入，进行综合分析和推理。
  3. 高效部署：通过AWQ量化和TinyChat框架，VILA可以在多种硬件平台上高效运行。
  4. 开源全面：项目不仅提供了训练代码、评估代码，还包括了模型检查点和数据集，极大地降低了使用门槛。

VILA不仅在技术上取得了突破，更在实际应用中展现了其巨大的潜力。无论您是研究人员、开发者还是企业用户，VILA都将是您探索视觉语言模型世界的强大伙伴。立即访问VILA项目页面，开启您的视觉语言模型之旅！

VILAVILA - a multi-image visual language model with training, inference and evaluation recipe, deployable from cloud to edge (Jetson Orin and laptops)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VILA

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

【论文综述+多模态】腾讯发布的多模态大语言模型（MM-LLM）综述(2024.02)
进一寸有一寸的欢喜
02-29 7139
多模态大语言模型：Multimodal Large Language ModelsMM-LLM =预训练单模态模型（ 含LLMs） + 微调对齐所有模态 + 输出调整MM-LLMs 利用现成的预训练单模态基础模型，特别是强大的大型语言模型（LLMs）， 作为认知核心，赋予各种多模态任务能力。LLMs 提供了稳健的语言生成、zero-shot 迁移能力和上下文学习（ICL）等可取特性在这一领域中，主要关注点是通过多模态预训练（MM PT, Pre-Training）+ 多模态指令调整。
多模态大型语言模型综述：在不同任务中的性能和挑战（二）
qq_55923034的博客
11-23 855
多模态模型通过整合文本和图像信息，实现更智能、更全面的理解和推理，在图像理解任务中发挥着至关重要的作用。在这个领域中，MiniGPT-4 [ 41 ]，[ 42 ]，InstructBLIP [ 43 ]和Wiki - LLaVA [ 44 ]是三个备受关注的模型，以及其他相关的模型，如3DMIT [ 45 ]，GroundingGPT [ 46 ]，ModaVerse [ 47 ]，Vary-toy [ 48 ]，LLaVAMOLE [ 49 ]和CogCom [ 50 ]。
VLM系列文章3-VILA（On Pre-training for Visual Language Models）
暮日落流年的博客
07-30 831
llava中ICL能力？是否需要交错文本进行训练？纯文本能力退化问题？
VILA: On Pre-training for Visual Language Models——视觉语言模型的预训练研究
Together_CZ的博客
12-13 2224
VILA: On Pre-training for Visual Language Models——视觉语言模型的预训练研究
【多模态】41、VILA | 打破常规多模态模型训练策略，在预训练阶段就微调 LLM 被证明能取得更好的效果！
呆呆的猫的博客
07-08 1508
本文主要介绍 VILA
值得细读的8个视觉大模型生成式预训练方法
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06-11 1770
大语言模型的进展催生出了ChatGPT这样的应用，让大家对“第四次工业革命”和“AGI”的来临有了一些期待，也作为部分原因共同造就了美股2023年的繁荣。LLM和视觉的结合也越来越多：比如把LLM作为一种通用的接口，把视觉特征序列作为文本序列的PrefixToken，一起作为LLM的输入，得到图片或者视频的caption；也有把LLM和图片生成模型、视频生成模型结合的工作，以更好控制生成的内容。
探索未来视觉语言模型的边界：VILA
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探索未来视觉语言模型的边界：VILA VILAVILA - a multi-image visual language model with training, inference and evaluation recipe, deployable from cloud to edge (Jetson Orin and laptops)项目地址:https://gitcode.com/gh_mi...
探索视觉语言模型的前沿：对当前方法和未来方向的调查
数智笔记
04-14 963
大型语言模型（LLMs）的出现显著改变了人工智能革命的轨迹。然而，这些LLMs表现出一个显著的局限，即它们主要擅长处理文本信息。为了解决这一限制，研究人员努力将视觉能力与LLMs整合，从而催生了视觉语言模型（VLMs）的出现。这些先进模型在处理更复杂的任务，如图像字幕和视觉问题回答方面发挥着重要作用。在我们的综合调查论文中，我们深入探讨了视觉语言模型领域的关键进展。我们将VLMs分为三个不同类别：专注于视觉语言理解的模型，处理多模输入以生成单模（文本）输出的模型，以及既接受又产生多模输入和输出的模型。
VILA1.5-13b：引领视觉语言模型新趋势
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多模态大语言模型最新进展
lhx17673139267的博客
07-31 635
本文对多模态大型语言模型（MM-LLMs）进行了全面系统的综述，涵盖了模型架构、训练流程以及122个多模态大模型研究的概览。文章深入探讨了输出投影器在机器翻译中的关键作用，并详细分析了模式生成器、训练管道、最先进的MM-LLM（SOTAMM-LLM）和未来发展趋势。MM-LLMs的发展方向包括扩展模型模式、丰富LLM多样性、提高MM生成能力和开发更具挑战性的基准测试。文章还提出了解决MM-LLMs在微调和幻觉缓解等方面所面临挑战的建议。MM-LLMs的时间表如图1所示。图1 MM-LLMs的时间轴。
多模态大语言模型研究进展！
mama19971023的博客
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多模态大型语言模型（MM-LLMs）在过去一年取得了显著进步，通过优化模态对齐和与人类意图对齐，增强了现成的单模态基础模型（LLMs）以支持各种MM任务。本文对MM-LLMs进行了全面综述，包括模型架构和训练流程的概述，以及122个最新进展的MM-LLM分类系统。本文还介绍了输出投影器在机器翻译中的作用，并讨论了模式生成器、训练管道、SOTAMM-LLM以及未来发展方向。MM-LLMs具有较高的性能，未来发展方向包括扩展模型模式、多样化LLM、提高MM生成能力和开发更具挑战性的基准。
MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Models MM-LLMs: 多模态大语言模型的新进展（二）
qq_55923034的博客
11-26 975
—腾讯人工智能实验室、日本京都大学、阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学2024.2发布在arxiv 2024.8 发表在《Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2024》上，属于中科院2区太长不看版-AI总结：在LLMs出现之前，已有多次对传统多模态预训练（MM PT）的调查。这些模型由于端到端训练需要大量计算资源，且在指令跟随、上下文学习（ICL）、思维链（CoT）和交互能力等方面存在不足。
2024年7月29日Arxiv语言模型相关论文
数智笔记
07-29 926
原标题作者机构: 佛罗里达国际大学摘要: 语言模型（LMs）在各种自然语言处理（NLP）任务中展现出了出色的性能。尽管取得了这些进展，LMs 可能会继承和放大与性别、种族等敏感属性相关的社会偏见，从而限制它们在现实应用中的采用。因此，公平性在 LM 中得到了广泛探讨，导致提出了各种公平性概念。然而，在特定背景下（例如，中型 LM 与大型 LM）应用哪种公平性定义尚无明确一致意见，而且理解这些定义之间的区别的复杂性可能会导致混淆，阻碍进一步的进展。
VILA: 视觉语言模型的预训练
yorkhunter的博客
06-12 1224
23年12月来自Nvidia和MIT的论文“VILA: On Pre-training for Visual Language Models“。
安徽新华学院实验中心管理系统的设计与实现+jsp（源码、论文、说明文档、数据库文档）.zip
06-19
论文、开发文档、数据文档、源码 个人经导师指导并认可通过的高分设计项目，项目中的源码都是经过本地编译过可运行的，都经过严格调试，确保可以运行！主要针对计算机相关专业的正在做大作业、毕业设计的学生和需要项目实战练习的学习者，资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。
课程设计-jsp680作业批改系统mysql-qlrp-修改.zip
06-19
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金属凝固组织相场-模型推倒和编程基础
最新发布
06-19
非常基础的知识，如果你想学金属凝固相场、锂电池中Li树枝晶生长，那么第一步，请学会如何推相场方程。随后，才能对相场方程离散化，用编译语言来指挥计算机开展模拟计算。
Introduciton-2-ML-with-Python-notebook-anaconda基础教程资源
06-19
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vila-mil用于全玻片图像分类的双尺度视觉语言模型
02-23
### VILA-MIL双尺度视觉语言模型用于全玻片图像分类 #### 模型概述 VILA-MIL是一种专门设计用于处理多实例学习（Multiple Instance Learning, MIL）任务的双尺度视觉语言模型。这种模型特别适用于医学影像分析领域，尤其是针对全玻片图像（Whole Slide Images, WSI）的分类任务。通过结合局部和全局特征提取，以及强大的上下文理解能力，VILA-MIL能够在复杂的病理学应用场景中提供更精确的结果[^3]。 #### 数据准备 为了有效利用VILA-MIL进行WSI分类，需准备好高质量的数据集。具体来说： - **图像分割**：将每张WSI切分为多个较小区域或图块（tiles）。这些图块作为输入送入网络。 - **标签关联**：确保每个WSI有一个整体诊断标签，并将其分配给对应的各个图块。 - **增强技术**：应用适当的数据增广策略以增加样本多样性并防止过拟合现象的发生。 #### 配置环境与安装依赖库 在开始之前，建议创建一个新的Python虚拟环境来管理项目所需的软件包版本。可以使用`conda`命令轻松完成此操作： ```bash conda create --name vila_mil python=3.9 conda activate vila_mil pip install torch torchvision transformers datasets scikit-image opencv-python matplotlib seaborn pandas numpy ``` #### 加载预训练权重 由于VILA系列模型已经在大量公开可用的数据源上进行了广泛的预训练，因此可以直接加载官方发布的参数文件来进行微调或其他下游任务开发。通常情况下，可以通过Hugging Face Model Hub获取最新的发布版次： ```python from transformers import AutoModelForImageClassification, AutoFeatureExtractor model_name_or_path = "path/to/vila-mil-pretrained" feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained(model_name_or_path) ``` #### 构建自定义Dataset类 考虑到实际应用中的特殊需求，构建一个继承自PyTorch `datasets.Dataset` 的子类可能是必要的。此类负责读取磁盘上的图片路径列表及其对应类别信息，并实现`__getitem__()`, `__len__()` 方法以便于后续迭代访问。 ```python import os from PIL import Image from sklearn.model_selection import train_test_split from torch.utils.data import Dataset class WSIDataset(Dataset): def __init__(self, root_dir, transform=None): self.root_dir = root_dir self.transform = transform # 假设目录结构如下: # - root_dir/ # |- class_0/ # |- img1.png # ... # |- class_1/ # |- img2.png # ... classes = sorted(os.listdir(root_dir)) self.samples = [] for idx, cls in enumerate(classes): folder = os.path.join(root_dir, cls) files = [os.path.join(folder, f) for f in os.listdir(folder)] self.samples.extend([(f, idx) for f in files]) def __getitem__(self, index): path, target = self.samples[index] sample = Image.open(path).convert('RGB') if self.transform is not None: sample = self.transform(sample) return {"pixel_values": sample, "labels": target} def __len__(self): return len(self.samples) # 示例用法 dataset = WSIDataset("./data/train", feature_extractor) train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=8, shuffle=True) ``` #### 训练流程概览 一旦完成了上述准备工作，则可以根据具体情况调整超参数设置并启动正式训练过程。这里仅给出简化后的伪代码框架供参考： ```python device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5) loss_fn = CrossEntropyLoss() for epoch in range(num_epochs): model.train() running_loss = 0. correct_predictions = 0 for i, data in enumerate(train_loader): inputs = {k:v.to(device) for k,v in data.items()} optimizer.zero_grad() outputs = model(**inputs) loss = loss_fn(outputs.logits, inputs['labels']) loss.backward() optimizer.step() _, predicted = torch.max(outputs.logits, dim=-1) correct_predictions += (predicted == inputs['labels']).sum().item() running_loss += loss.item() avg_train_loss = running_loss / len(train_loader.dataset) accuracy = correct_predictions / len(train_loader.dataset) print(f"Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {avg_train_loss:.4f}, Accuracy: {accuracy*100:.2f}%") ```
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