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原標(biāo)題：如何從零訓(xùn)練多模態(tài)大模型（預(yù)訓(xùn)練方向）
關(guān)鍵字：知乎,侵權(quán),數(shù)據(jù),階段,指令
文章來(lái)源：智猩猩GenAI
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內(nèi)容摘要：

開(kāi)講預(yù)約導(dǎo)讀原文來(lái)自知乎，作者為HelloWorld，標(biāo)題為《LLaVA（六）訓(xùn)練你自己的多模態(tài)模型》。作者詳細(xì)介紹了如何從零訓(xùn)練LLaVA v1.5多模態(tài)模型，包括特征對(duì)齊和視覺(jué)指令微調(diào)兩個(gè)階段的訓(xùn)練流程、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、啟動(dòng)腳本及相關(guān)注意事項(xiàng)。原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/718354385
本文只做學(xué)術(shù)/技術(shù)分享，如有侵權(quán)，聯(lián)系刪文。本文參考官方教程[1]介紹如何訓(xùn)練 LLaVA v1.5 多模態(tài)模型。LLaVA 訓(xùn)練包括特征對(duì)齊階段（feature alignment stage）和視覺(jué)指令微調(diào)階段（visual instruction tuning stage），其中特征對(duì)齊階段使用 LAION-CC-SBU 數(shù)據(jù)集的 558K 子集（記為 LLaVA-Pretrain），目的是訓(xùn)練 MLP connector（或稱(chēng)為 projector），而視覺(jué)指令微調(diào)階段使用 GPT-4 生成的 150K 條多模態(tài)指令跟隨數(shù)據(jù)和來(lái)自學(xué)術(shù)任務(wù)的 515K 條 VQA 數(shù)據(jù)引導(dǎo) LLaVA 模型遵從多模態(tài)指令。
官方給出的 LLaVA v1.5 使用了 8 個(gè)

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