圈出一个物体，提示词前面加个 [identify] 可让模型直接识别出来物体的名字。
MiniGPT-v2由来自MiniGPT-4的原班人马（KAUST沙特阿卜杜拉国王科技大学）以及Meta的五位研究员共同开发。
上次MiniGPT-4刚出来就引发巨大关注，一时间服务器被挤爆，如今GItHub项目已超22000+星。
大模型作为各文本应用的通用界面，大家已经司空见惯了。受此灵感，研究团队想要建立一个可用于多种视觉任务的统一界面，比如图像描述、视觉问题解答等。
「如何在单一模型的条件下，使用简单多模态指令来高效完成各类任务？」成为团队需要解决的难题。
简单来说，MiniGPT-v2由三个部分组成：视觉主干、线性层和大型语言模型。
该模型以ViT视觉主干为基础，所有训练阶段都保持不变。从ViT中归纳出四个相邻的视觉输出标记，并通过线性层将它们投影到 LLaMA-2语言模型空间中。
团队建议在训练模型为不同任务使用独特的标识符，这样一来大模型就能轻松分辨出每个任务指令，还能提高每个任务的学习效率。
最终安卓v2rayng怎么用，MiniGPT-v2 在许多视觉问题解答和视觉接地基准测试中，成绩都优于其他视觉语言通用模型。
最终这个模型可以完成多种视觉任务，比如目标对象描述v2rayng分流、视觉定位、图像说明、视觉问题解答以及从给定的输入文本中直接解析图片对象。
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