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7月第一講,LLaMA模型指令微調(diào) 字節(jié)跳動多模態(tài)視頻大模型

2年前作者：wudi555551分類：Toy博客閱讀(20)違法舉報

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Valley: Video Assistant with Large Language model Enhanced abilitY 大家好，我是卷了又沒卷，薛定諤的卷的AI算法工程師「陳城南」~ 擔(dān)任某大廠的算法工程師，帶來最新的前沿AI知識和工具，包括AI相關(guān)技術(shù)、ChatGPT、AI繪圖等，歡迎大家交流~。

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近期基于LLaMA微調(diào)的模型有很多，Alpaca，Vicuna都是基于ChatGPT等數(shù)據(jù)進行文本場景指令微調(diào)，LLaVA也使用圖文對數(shù)據(jù)進行了圖文場景多模態(tài)能力的擴展（這幾個模型往期文章都有涉及，不清楚/感興趣的可以看）。

而本文提到的Valley則是字節(jié)發(fā)布的視頻場景多模態(tài)指令微調(diào)LLaMA模型。其中這幾個指令微調(diào)版本的模型都大差不差，主要還是數(shù)據(jù)與訓(xùn)練的差異。本文描述Valley當(dāng)然對標的是其類似模型LLaVA，原文introduction部分翻譯修改后如下：在Valley中，我們遵循 LLaVA 的先預(yù)訓(xùn)練然后指令調(diào)整的流程，采用一個簡單的投影模塊作為視頻、圖像和語言模式之間的橋梁。我們采用 CLIP (Radford et al., 2021) 的 ViT-L/14 (Dosovitskiy et al., 2021) 作為視覺編碼器（與LLaVA一致），然后提出一種時空池化操作來統(tǒng)一視頻和圖像輸入的視覺編碼（模型差異點）。通過更新投影模塊進行預(yù)訓(xùn)練，以使統(tǒng)一的視覺嵌入與 LLM 保持一致，其中 Stable-Vicuna (Chiang et al., 2023) 由于其多語言能力而成為文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-593397.html

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