Einführung in das VLM-R1
VLM-R1 ist ein Open-Source-Projekt zur visuellen Sprachmodellierung, das von Om AI Lab entwickelt und auf GitHub gehostet wird. Das Projekt basiert auf der R1-Methode von DeepSeek, die das Qwen2.5-VL-Modell beinhaltet und die Stabilität und Generalisierung des Modells bei visuellen Verständnisaufgaben durch Verstärkungslernen (R1) und überwachte Feinabstimmung (SFT) deutlich verbessert.
Schlüsselfunktion
- Bezieht sich auf Representational Expression of Understanding (REC).Die Fähigkeit, Anweisungen in natürlicher Sprache zu analysieren, um bestimmte Ziele in einem Bild zu finden. Zum Beispiel die Beantwortung von Fragen wie "Wo ist die rote Tasse auf dem Bild?".
- Gemeinsame Bild- und TextverarbeitungUnterstützt die gleichzeitige Eingabe von Bild und Text, um genaue Analyseergebnisse zu erzielen.
- Verbesserte LernoptimierungVerbesserung der Modellleistung bei komplexen visuellen Aufgaben durch Training mit der R1-Methode.
- Quelloffener SchulungscodeVollständige Trainingsskripte und Konfigurationsdateien werden zur Verfügung gestellt.
- Unterstützung von DatensätzenIntegrierte Funktionen zum Herunterladen und Verarbeiten von COCO- und RefCOCO-Datensätzen.
- Leistungsstarke Unterstützung für InferenzenKompatibel mit Flash Attention und anderen Technologien zur Steigerung der Rechenleistung.
Bis Februar 2025 hat das Projekt auf GitHub fast 2.000 Sternchen erhalten, was das große Interesse im Bereich der multimodalen KI zeigt.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelVLM-R1: Ein visuelles Sprachmodell zur Lokalisierung von Bildzielen durch natürliche SpracheDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Was ist VLM-R1 und was sind seine Hauptfunktionen?
