🚀 LLaVA-Phi-3-mini
LLaVA-Phi-3-miniは、画像をテキストに変換するモデルです。このモデルは、特定のデータセットを用いて微調整され、画像に対する説明や理解などのタスクに有効です。
✨ 主な機能
モデル概要
llava-phi-3-miniは、microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct と CLIP-ViT-Large-patch14-336 をベースに、ShareGPT4V-PT と InternVL-SFT のデータセットを用いて、XTuner で微調整されたLLaVAモデルです。
注意: このモデルはGGUF形式です。
関連リソース
📚 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 |
微調整戦略 |
事前学習データセット |
微調整データセット |
事前学習エポック |
微調整エポック |
LLaVA-v1.5-7B |
CLIP-L |
MLP |
336 |
Frozen LLM, Frozen ViT |
Full LLM, Frozen ViT |
LLaVA-PT (558K) |
LLaVA-Mix (665K) |
1 |
1 |
LLaVA-Llama-3-8B |
CLIP-L |
MLP |
336 |
Frozen LLM, Frozen ViT |
Full LLM, LoRA ViT |
LLaVA-PT (558K) |
LLaVA-Mix (665K) |
1 |
1 |
LLaVA-Llama-3-8B-v1.1 |
CLIP-L |
MLP |
336 |
Frozen LLM, Frozen ViT |
Full LLM, LoRA ViT |
ShareGPT4V-PT (1246K) |
InternVL-SFT (1268K) |
1 |
1 |
LLaVA-Phi-3-mini |
CLIP-L |
MLP |
336 |
Frozen LLM, Frozen ViT |
Full LLM, Full ViT |
ShareGPT4V-PT (1246K) |
InternVL-SFT (1268K) |
1 |
2 |
結果
モデル |
MMBench Test (EN) |
MMMU Val |
SEED-IMG |
AI2D Test |
ScienceQA Test |
HallusionBench aAcc |
POPE |
GQA |
TextVQA |
MME |
MMStar |
LLaVA-v1.5-7B |
66.5 |
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 |
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 |
37.1 |
70.1 |
70.0 |
72.9 |
47.7 |
86.4 |
62.6 |
59.0 |
1469/349 |
45.1 |
LLaVA-Phi-3-mini |
69.2 |
41.4 |
70.0 |
69.3 |
73.7 |
49.8 |
87.3 |
61.5 |
57.8 |
1477/313 |
43.7 |
🚀 クイックスタート
モデルのダウンロード
wget https://huggingface.co/xtuner/llava-phi-3-mini-gguf/resolve/main/llava-phi-3-mini-mmproj-f16.gguf
wget https://huggingface.co/xtuner/llava-phi-3-mini-gguf/resolve/main/llava-phi-3-mini-f16.gguf
wget https://huggingface.co/xtuner/llava-phi-3-mini-gguf/resolve/main/llava-phi-3-mini-int4.gguf
wget https://huggingface.co/xtuner/llava-phi-3-mini-gguf/resolve/main/OLLAMA_MODELFILE_F16
wget https://huggingface.co/xtuner/llava-phi-3-mini-gguf/resolve/main/OLLAMA_MODELFILE_INT4
ollama
でのチャット
注意: llava-phi-3-miniは Phi-3-instruct
チャットテンプレートを使用しています。
ollama create llava-phi3-f16 -f ./OLLAMA_MODELFILE_F16
ollama run llava-phi3-f16 "xx.png Describe this image"
ollama create llava-phi3-int4 -f ./OLLAMA_MODELFILE_INT4
ollama run llava-phi3-int4 "xx.png Describe this image"
./llava-cli
でのチャット
- llama.cpp をビルドします (ドキュメント)。
./llava-cli
をビルドします (ドキュメント)。
注意: llava-phi-3-miniは Phi-3-instruct
チャットテンプレートを使用しています。
./llava-cli -m ./llava-phi-3-mini-f16.gguf --mmproj ./llava-phi-3-mini-mmproj-f16.gguf --image YOUR_IMAGE.jpg -c 4096
./llava-cli -m ./llava-phi-3-mini-int4.gguf --mmproj ./llava-phi-3-mini-mmproj-f16.gguf --image YOUR_IMAGE.jpg -c 4096
再現方法
詳細は ドキュメント を参照してください。
📄 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}
}