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🚀 unsloth/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct (Fine-Tuned)

このモデルは、ビジョンと言語のタスクに最適化され、命令に対する追従能力が強化されています。unsloth/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct をベースにファインチューニングされ、UnslothフレームワークとHugging FaceのTRLライブラリを組み合わせることで、高速かつ高性能なトレーニングが実現されています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、ビジョンと言語を組み合わせたタスクに最適化されています。以下のセクションでは、モデルの概要、主要な情報、性能と利用事例、使用方法について説明します。

✨ 主な機能

• 2倍高速なトレーニング：Unslothフレームワークを活用して、ファインチューニングを高速化します。
• マルチモーダル機能：ビジョンと言語の相互作用を効果的に処理できるように強化されています。
• 命令最適化：命令の理解と実行能力が向上するように調整されています。

📦 インストール

このREADMEには具体的なインストール手順が記載されていないため、このセクションをスキップします。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Daemontatox/finetuned-llama-3.2-vision-instruct")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Daemontatox/finetuned-llama-3.2-vision-instruct")

input_text = "Describe the image showing a sunset over mountains."
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

📚 ドキュメント

モデル概要

このモデルは、unsloth/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct をベースにファインチューニングされたもので、ビジョンと言語のタスクに最適化されています。UnslothフレームワークとHugging FaceのTRLライブラリを組み合わせることで、2倍高速なトレーニングが可能で、高性能を維持しています。

主要な情報

性能と利用事例

このモデルは、以下のようなアプリケーションに最適です。

• ビジョンベースのテキスト生成と記述タスク
• マルチモーダルコンテキストでの命令追従
• 強化された推論能力を持つ汎用的なテキスト生成

評価結果

Open LLM Leaderboardの評価結果 は、こちら で詳細を、こちら で要約を確認できます。

🔧 技術詳細

このREADMEには具体的な技術詳細が記載されていないため、このセクションをスキップします。

📄 ライセンス

このモデルはApache-2.0ライセンスの下で提供されています。