/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
16 апр 2024

llavamistral1.6configedit

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Производная модели liuhaotian/llava-v1.6-mistral-7b. Мультимодальная чат-модель на базе Mistral-7B, которая отвечает на текстовые вопросы об изображениях и выполняет визуальные инструкции.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 апр 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Карточка модели jeiku/llavamistral1.6configedit на Hugging Face совпадает с карточкой liuhaotian/llava-v1.6-mistral-7b, поэтому описание составлено по ней.

LLaVA-v1.6-Mistral-7B — мультимодальный чат-бот, разработанный командой LLaVA и обученный на базе Mistral-7B-Instruct-v0.2. Это авторегрессионная модель на архитектуре Transformer с 7,1 млрд параметров, предназначенная для диалога по изображениям и текстовым инструкциям. Она принимает изображения и текст, а отвечает текстом; длина контекста составляет 32 768 токенов.

Модель подходит для визуальных вопросов и ответов, описания изображений и выполнения инструкций, связанных с визуальным содержимым. Для обучения использовались пары изображение–текст, мультимодальные инструкции, данные VQA и диалоговые данные. Карточка позиционирует её как открытую модель для исследований и экспериментов в области компьютерного зрения и обработки языка; лицензия — Apache 2.0.

Модель может быть полезна для прототипирования мультимодальных чат-ботов и исследовательских задач, но не следует считать её ответы гарантированно точными. Указанное назначение ориентировано на исследователей и энтузиастов; карточка не заявляет специализированной отраслевой области.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы о содержимом изображения
  • создание текстовых описаний изображений
  • диалог с пользователем по загруженному изображению
  • выполнение инструкций, связанных с визуальным содержимым

Ограничения

Ответы модели могут быть неточными; карточка описывает её как предназначенную для исследований и экспериментов. Поддерживаемые естественные языки отдельно не перечислены.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

LLaVA Model Card

Model details

Model type: LLaVA is an open-source chatbot trained by fine-tuning LLM on multimodal instruction-following data. It is an auto-regressive language model, based on the transformer architecture. Base LLM: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2

Model date: LLaVA-v1.6-Mistral-7B was trained in December 2023.

Paper or resources for more information: https://llava-vl.github.io/

License

mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 license.

Where to send questions or comments about the model: https://github.com/haotian-liu/LLaVA/issues

Intended use

Primary intended uses: The primary use of LLaVA is research on large multimodal models and chatbots.

Primary intended users: The primary intended users of the model are researchers and hobbyists in computer vision, natural language processing, machine learning, and artificial intelligence.

Training dataset

  • 558K filtered image-text pairs from LAION/CC/SBU, captioned by BLIP.
  • 158K GPT-generated multimodal instruction-following data.
  • 500K academic-task-oriented VQA data mixture.
  • 50K GPT-4V data mixture.
  • 40K ShareGPT data.

Evaluation dataset

A collection of 12 benchmarks, including 5 academic VQA benchmarks and 7 recent benchmarks specifically proposed for instruction-following LMMs.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
5933a05

0 моделей