🚀 llava-llama-3-8b-v1_1
このモデルは、Meta-Llama-3-8B-InstructとCLIP-ViT-Large-patch14-336をベースに、ShareGPT4V-PTとInternVL-SFTのデータセットを使用してFine-tuningされたLLaVAモデルです。画像からテキストへの変換などのタスクに適しています。
🚀 クイックスタート
モデルのダウンロード
wget https://huggingface.co/xtuner/llava-llama-3-8b-v1_1-gguf/resolve/main/llava-llama-3-8b-v1_1-mmproj-f16.gguf
wget https://huggingface.co/xtuner/llava-llama-3-8b-v1_1-gguf/resolve/main/llava-llama-3-8b-v1_1-f16.gguf
wget https://huggingface.co/xtuner/llava-llama-3-8b-v1_1-gguf/resolve/main/llava-llama-3-8b-v1_1-int4.gguf
wget https://huggingface.co/xtuner/llava-llama-3-8b-v1_1-gguf/resolve/main/OLLAMA_MODELFILE_F16
wget https://huggingface.co/xtuner/llava-llama-3-8b-v1_1-gguf/resolve/main/OLLAMA_MODELFILE_INT4
ollama
でのチャット
ollama create llava-llama3-f16 -f ./OLLAMA_MODELFILE_F16
ollama run llava-llama3-f16 "xx.png Describe this image"
ollama create llava-llama3-int4 -f ./OLLAMA_MODELFILE_INT4
ollama run llava-llama3-int4 "xx.png Describe this image"
llama.cpp
でのチャット
- llama.cppをビルドします (docs)。
./llava-cli
をビルドします (docs)。
注意: llava-llama-3-8b-v1_1はLlama-3-instructのチャットテンプレートを使用しています。
./llava-cli -m ./llava-llama-3-8b-v1_1-f16.gguf --mmproj ./llava-llama-3-8b-v1_1-mmproj-f16.gguf --image YOUR_IMAGE.jpg -c 4096 -e -p "<|start_header_id|>user<|end_header_id|>\n\n<image>\nDescribe this image<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>\n\n"
./llava-cli -m ./llava-llama-3-8b-v1_1-int4.gguf --mmproj ./llava-llama-3-8b-v1_1-mmproj-f16.gguf --image YOUR_IMAGE.jpg -c 4096 -e -p "<|start_header_id|>user<|end_header_id|>\n\n<image>\nDescribe this image<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>\n\n"
再現方法
詳細はdocsを参照してください。
✨ 主な機能
llava-llama-3-8b-v1_1は、meta-llama/Meta-Llama-3-8B-InstructとCLIP-ViT-Large-patch14-336をベースに、ShareGPT4V-PTとInternVL-SFTのデータセットを使用して、XTunerによってFine-tuningされたLLaVAモデルです。
注意: このモデルはGGUF形式です。
リソース:
📚 ドキュメント
詳細情報
モデル |
ビジュアルエンコーダ |
プロジェクター |
解像度 |
事前学習戦略 |
ファインチューニング戦略 |
事前学習データセット |
ファインチューニングデータセット |
LLaVA-v1.5-7B |
CLIP-L |
MLP |
336 |
Frozen LLM, Frozen ViT |
Full LLM, Frozen ViT |
LLaVA-PT (558K) |
LLaVA-Mix (665K) |
LLaVA-Llama-3-8B |
CLIP-L |
MLP |
336 |
Frozen LLM, Frozen ViT |
Full LLM, LoRA ViT |
LLaVA-PT (558K) |
LLaVA-Mix (665K) |
LLaVA-Llama-3-8B-v1.1 |
CLIP-L |
MLP |
336 |
Frozen LLM, Frozen ViT |
Full LLM, LoRA ViT |
ShareGPT4V-PT (1246K) |
InternVL-SFT (1268K) |
結果
モデル |
MMBench Test (EN) |
MMBench Test (CN) |
CCBench Dev |
MMMU Val |
SEED-IMG |
AI2D Test |
ScienceQA Test |
HallusionBench aAcc |
POPE |
GQA |
TextVQA |
MME |
MMStar |
LLaVA-v1.5-7B |
66.5 |
59.0 |
27.5 |
35.3 |
60.5 |
54.8 |
70.4 |
44.9 |
85.9 |
62.0 |
58.2 |
1511/348 |
30.3 |
LLaVA-Llama-3-8B |
68.9 |
61.6 |
30.4 |
36.8 |
69.8 |
60.9 |
73.3 |
47.3 |
87.2 |
63.5 |
58.0 |
1506/295 |
38.2 |
LLaVA-Llama-3-8B-v1.1 |
72.3 |
66.4 |
31.6 |
36.8 |
70.1 |
70.0 |
72.9 |
47.7 |
86.4 |
62.6 |
59.0 |
1469/349 |
45.1 |
📄 ライセンス
@misc{2023xtuner,
title={XTuner: A Toolkit for Efficiently Fine-tuning LLM},
author={XTuner Contributors},
howpublished = {\url{https://github.com/InternLM/xtuner}},
year={2023}
}