728x90 300x250 llama23 모델 리뷰 멀티모달 LLaVA1.5 Colab으 실행하기 오늘은 예전에 llava 1.5에 대해서 잠깐 언급했었던 적이 있는 모델입니다.LLaVA 1.5는 비전 기능을 갖춘 오픈 소스 모델로서 LLaVA는 대규모 언어 모델과 비전 어시스턴트를 결합하는 것을 목표로 하는 오픈 소스 프로젝트입니다.언어와 이미지를 모두 이해할 수 있는 엔드 투 엔드 멀티모달 모델을 만드는 것이 목표입니다. 모델 아키텍처: LLaVA는 사전 훈련된 CLIP 모델을 기반으로 하는 비전 인코더와 대규모 언어 모델(vicuna 13B)을 사용하여 GPT-4의 비전 기능을 모방합니다. 성능 지표: 이 모델은 합성 다중 모드 명령 따르기 데이터세트에서 GPT-4에 비해 85% 점수를 달성하며, 130억 개의 매개변수를 고려할 때 인상적인 성능을 보여줍니다. 설명: LLaVA 프로젝트는 비전 .. 2024. 1. 26. DPO LLM 강화학습법에 대해서 DPO는 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)에 의존하지 않고 사용자 선호도 데이터를 직접 사용하여 언어 모델(LM)을 최적화하는 방법입니다. 주요 목표는 고품질 출력을 생성하기 위해 사용자 선호도를 기반으로 언어 모델을 훈련하는 것입니다. DPO는 강화학습 정책(PPO와 같은 것)을 사용하지 않으면서도(reward 모델링 없이) reward 함수와 기존 정책을 연결하여 인간의 선호 데이터에 최적화할 수 있다고 논문에서 설명합니다. 논문에 따르면 RLHF로 finetuning한 모델과 비교했을 때, DPO는 요약, single-turn 문제에서 더 우수한 성능을 보였습니다. DPO의 동기: DPO는 RLHF에 의존하지 않고 코드 생성과 같은 작업을 위한 .. 2024. 1. 24. llama2를 context 8k까지 확장하는 방법 RoPE, exllama class ExllamaHF(PreTrainedModel): def __init__(self, config: ExLlamaConfig): super().__init__(PretrainedConfig()) self.ex_config = config self.ex_model = ExLlama(self.ex_config) self.ex_cache = ExLlamaCache(self.ex_model) self.generation_config = GenerationConfig() self.lora = None ...중략... @classmethod def from_pretrained(cls, pretrained_model_name_or_path: Optional[Union[str, os.PathLike]], *m.. 2023. 8. 24. 이전 1 다음 728x90 300x250
