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大规模多模态模型扩展研究
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论文简述:在这篇名为An Empirical Study of Scaling Instruct-Tuned Large Multimodal Models的论文中,研究人员对LLaVA模型进行了扩展,从13B参数扩展到33B和65B/70B。他们通过研究图像分辨率、数据混合以及LoRA/QLoRA调优方法,探讨了这些变化如何影响模型在现实世界任务中的多模态和语言能力。研究发现,扩大LMM(大型多模态模型)能够显著提高性能并增强其语言能力。此外,LoRA/QLoRA调优方法的性能与完整模型微调相媲美。研究还强调了提高图像分辨率以及混合多模态-语言数据的重要性,以提高LMM的性能。有时,视觉指令调整还可以改善LMM的纯语言能力。这篇论文旨在使大型LMM的研究更具可访问性,从而为未来的研究建立更强的基准。同时,研究人员还将公开代码和检查点文件。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2309.09958
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