Feb, 2024

LLaVA-Docent: 使用多模式大型语言模型进行指导调整，以支持艺术欣赏教育

PDF
TL;DR该研究探讨了多模态大语言模型（MLLMs）在艺术欣赏教育中的应用，重点是开发了 LLaVA-Docent 模型，它利用了最新的技术进展。通过综合文献回顾和专家咨询，该研究开发了一个强大的数据框架，并利用该框架生成了一个虚拟对话数据集，该数据集为 GPT-4 的训练提供了重要支持。LLaVA-Docent 模型的定量和定性评估揭示了其优点和缺点，研究结果凸显了 LLaVA-Docent 在艺术欣赏教育的可访问性和参与度方面的有效性。通过利用 MLLMs 的潜力，该研究在艺术教育领域做出了重要贡献，提出了一种重新构想艺术欣赏教育方式的新方法。
art appreciationeducationmulti-modal large language modelsllava-docentaccessibility
发现论文，激发创造
  • 稳定的 LLaVA：通过合成的图像对话数据增强视觉指导调整

    我们提出了一种新的数据收集方法，通过异步合成图像和对话以进行视觉指导调优，结合 ChatGPT 和文本到图像生成模型的能力，显著增强了多种模型功能。

    Aug, 2023

  • HyperLLaVA：基于动态视觉和语言专家调整的多模态大型语言模型

    通过使用 HyperLLaVA 和 HyperNetworks，我们在多模态大型语言模型方面取得了巨大的进展，并在多个基准测试中显著超越了现有的解决方案。

    Mar, 2024

  • 视觉指令调整

    本文利用语言模型 GPT-4 生成多模态图文指令序列来优化多模态模型，得到了新的模型 LLaVA 并在多个数据集上表现出色。

    Apr, 2023

  • 多模式大型语言模型综述

    本文旨在追踪和总结 MLLM 的最新进展，包括 MLLM 的公式，技术和应用，以及现有的挑战和有前途的研究方向。

    Jun, 2023

  • MG-LLaVA：面向多粒度视觉指导调整

    采用多种视觉特征与语言模型相结合的创新方法 MG-LLaVA，在感知任务中提供了出色的表现，并且超越了相似参数规模的现有模型，具备出色的目标识别能力。

    Jun, 2024

  • 推进生成人工智能：科学教育中多模态大语言模型的变革性作用

    通过呈现示例创新的学习场景，探索了多模态大语言模型 (MLLMs) 在科学教育的核心方面的转变作用，包括文本创作、个性化学习支持、培养科学实践能力以及提供评估和反馈。同时，强调了在实施 MLLMs 时采取平衡的方法的必要性，确保技术对教育者角色的补充，以确保人工智能在科学教育中的有效和道德使用。

    Jan, 2024

  • Cheap and Quick: 大型语言模型高效的视觉语言指导调整

    本研究提出了混合模态适应方法（MMA），它采用轻量级的适配器模块来搭建 LLMs 和 VL 任务之间的桥梁，实现图像和语言模型的联合优化，同时具有自适应切换单模和多模指令的功能。该方法被应用于 LaBIn 大型视觉语言指导模型，并在两种场景下进行了实验验证，表明其训练效率和性能竞争力均优于现有多模 LLMs，且具有成为通用聊天机器人的潜力。

    May, 2023

  • 训练小型情感视觉语言模型以实现对视觉艺术的理解

    该研究开发了小型视觉语言模型，旨在通过情感建模和输入输出特征对齐，识别视觉艺术作品的情感类别并解释预测结果，实验证明该模型在理解视觉艺术方面的性能明显优于基准模型。

    Mar, 2024

  • u-LLaVA: 通过大型语言模型统一多模态任务

    通过将 LLM 作为连接多个专家模型的桥梁，采用 u-LLaVA 方法来解决多模态 LLM 在任务间产生的幻觉和相互干扰问题，该方法有效且简单，并在多个基准测试中获得了最先进的性能。

    Nov, 2023

  • 多模态语言模型的性能评估

    该研究分析了不同的多模态指导调优方法，并评估了它们在复杂推理、对话、图像字幕、多项选择题和二元分类等任务中的性能，揭示了在将多模态能力融入大型语言模型时的架构选择的关键见解，但当前方法存在局限性，未能充分解决丰富多样的多模态指导数据集的需求和生成响应的真实性和事实性问题，这些发现阐明了适应图像理解的语言模型的现有方法学限制，并为寻求利用多模态版本的大型语言模型的研究人员和实践者提供了有价值的指导。

    Oct, 2023