TinyGPT-V: Nowe horyzonty w multimodalnych modelach językowych
TinyGPT-V: Nowe horyzonty w multimodalnych modelach językowych TinyGPT-V stanowi istotny krok naprzód w rozwoju multimodalnych modeli językowych (MLLMs). Model ten, wykorzystujący tylko 2.8 miliarda parametrów, wykazuje zdolność do efektywnego działania w różnorodnych zastosowaniach związanych z wizją i językiem, osiągając wyniki porównywalne z znacznie większymi modelami. Podstawą TinyGPT-V jest model Phi-2, który ma 2,7 miliarda parametrów …
