Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -1,6 +1,29 @@
|
|
| 1 |
---
|
| 2 |
license: apache-2.0
|
| 3 |
---
|
| 4 |
-
|
| 5 |
|
| 6 |
-
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
---
|
| 2 |
license: apache-2.0
|
| 3 |
---
|
| 4 |
+
# Tanuki-8x8B-vision-exp
|
| 5 |
|
| 6 |
+
## モデルについて
|
| 7 |
+
Tanuki-8x8B-vision-expは、LLaVA1.5に基づく視覚言語モデルです。言語モデルとして、[Tanuki-8x8B-dpo-v1.0](https://huggingface.co/weblab-GENIAC/Tanuki-8x8B-dpo-v1.0)の学習途中のモデル（事後学習前）、画像エンコーダとして[google/siglip-so400m-patch14-384](https://huggingface.co/google/siglip-so400m-patch14-384)を使用しています。
|
| 8 |
+
(計算リソースの観点で、学習を1epoch未満で打ち切ったことから、学習途中の実験的なモデルという意味で-expという名称を付けています)
|
| 9 |
+
|
| 10 |
+
## 背景
|
| 11 |
+
- 近年、視覚言語モデル（VLM）が注目されている一方で、商用利用可能な日本語データセットは限られています。本プロジェクトでは、データの合成を活用してこの課題に取り組むとともに、80億パラメータ([Tanuki-8B-vision](https://huggingface.co/weblab-GENIAC/Tanuki-8B-vision))および500億パラメータ([Tanuki-8x8B-vision-exp](https://huggingface.co/weblab-GENIAC/Tanuki-8x8B-vision-exp))のVLMを開発しました
|
| 12 |
+
- VLM開発は、[GENIAC 松尾研 LLM開発プロジェクト](https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/geniac_llm/)の主要な開発目標としてではなく、有志の参加者によって実験的に行われました
|
| 13 |
+
|
| 14 |
+
## 使用したコード
|
| 15 |
+
### 学習
|
| 16 |
+
https://github.com/matsuolab/nedo_project_code/tree/team_hatakeyama_phase2/team_hatakeyama_phase2/multimodal/LLaVA-JP
|
| 17 |
+
### データ合成
|
| 18 |
+
https://github.com/matsuolab/nedo_project_code/tree/team_hatakeyama_phase2/team_hatakeyama_phase2/multimodal/create-data-for-vlm
|
| 19 |
+
### 評価
|
| 20 |
+
https://github.com/matsuolab/nedo_project_code/tree/team_hatakeyama_phase2/team_hatakeyama_phase2/multimodal/heron
|
| 21 |
+
|
| 22 |
+
## 使い方
|
| 23 |
+
### ローカル
|
| 24 |
+
https://github.com/matsuolab/nedo_project_code/blob/team_hatakeyama_phase2/team_hatakeyama_phase2/multimodal/LLaVA-JP/demo_llava_gradio.py
|
| 25 |
+
|
| 26 |
+
## 評価
|
| 27 |
+
### Heron VLM リーダーボード
|
| 28 |
+
GPT-4による評価 (gpt-4-turbo-2024-04-09)
|
| 29 |
+
|