小型高性能多模态大型语言模型TinyGPT-V

Temel Kavramlar

TinyGPT-V是一种新颖的开源多模态大型语言模型,旨在提高视觉语言任务的训练和推理效率,如图像字幕和视觉问答。它利用紧凑而强大的架构,将Phi-2语言模型与预训练的视觉编码器相结合,并使用独特的映射模块来融合视觉和语言信息。TinyGPT-V在保持出色性能的同时,大幅降低了计算资源需求,为实际应用提供了更加高效和可访问的多模态大型语言模型。

Özet

TinyGPT-V是一种新颖的开源多模态大型语言模型,旨在提高视觉语言任务的训练和推理效率。它采用了以下关键特点:

1. 紧凑而强大的架构:TinyGPT-V将Phi-2语言模型与预训练的视觉编码器相结合,并使用独特的映射模块来融合视觉和语言信息。

2. 显著降低计算资源需求:TinyGPT-V的训练只需要24GB的GPU内存,推理只需要8GB的GPU或CPU内存,大幅降低了计算开销。

3. 优秀的性能:尽管参数量只有2.8亿,但TinyGPT-V在多个视觉问答基准测试中的表现与13亿参数的模型相当,展现了出色的成本效益和效率。

4. 创新的训练方法:TinyGPT-V采用了针对小型预训练模型的独特训练方法,包括使用映射模块和创新的归一化技术,以提高训练稳定性。

5. 广泛的数据集:TinyGPT-V的训练数据包括LAION、Conceptual Captions、SBU等大规模图文配对数据集,以及多项视觉语言任务数据集,如GQA、VQAv2等。

总的来说,TinyGPT-V的设计目标是提供一种高效、可访问的多模态大型语言模型,在保持出色性能的同时大幅降低计算资源需求,为实际应用提供更加实用的解决方案。

İstatistikler

训练TinyGPT-V需要24GB的GPU内存。
推理TinyGPT-V只需要8GB的GPU或CPU内存。
TinyGPT-V的语言模型只有2.8亿参数,但在多个视觉问答基准测试中的表现与13亿参数的模型相当。

Alıntılar

无

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

TinyGPT-V

by Zhengqing Yu... : arxiv.org 04-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.16862.pdf

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