【Hacker News搬运】MiniGemini：挖掘多模态视觉语言模型的潜力

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Title: Mini-Gemini: Mining the Potential of Multi-Modality Vision Language Models

MiniGemini：挖掘多模态视觉语言模型的潜力

Text:

Url: https://arxiv.org/abs/2403.18814

标题：Mini-Gemini：挖掘多模态视觉语言模型的潜力
作者：提交日期为2024年3月27日
发布日期：未提供
顶部图片链接：无
文本：

摘要：在本文中，我们介绍了Mini-Gemini，一个简单有效的框架，用于增强多模态视觉语言模型（VLMs）。尽管VLMs在促进基本的视觉对话和推理方面取得了进展，但与先进模型如GPT-4和Gemini相比，仍然存在性能差距。我们试图通过从三个方面挖掘VLM的潜力来缩小这一差距，即高分辨率视觉令牌、高质量数据和VLM指导生成。为了增强视觉令牌，我们提出利用额外的视觉编码器进行高分辨率细化，而不增加视觉令牌的数量。我们进一步构建了一个高质量的数据集，促进精确的图像理解和基于推理的生成，扩大了当前VLM的操作范围。总的来说，Mini-Gemini进一步挖掘了VLM的潜力，并赋予了当前框架图像理解、推理和生成的能力。Mini-Gemini支持从2B到34B的一系列密集和MoE大型语言模型（LLMs）。实验证明，在几个零样本基准测试中，它甚至超过了开发的私有模型。代码和模型可在以下链接中找到。
提交历史：来自Yanwei Li[查看电子邮件] [v1]
2024年3月27日17:59:04 UTC（8,457 KB）

总结：Mini-Gemini是一种增强多模态视觉语言模型性能的框架，通过高分辨率视觉令牌、高质量数据和VLM指导生成三个方面来挖掘VLM的潜力。该框架在零样本基准测试中表现优异，甚至超过了某些私有模型。

Post by: milliondreams

Comments:

milliondreams: The paper introduces Mini-Gemini, a framework aimed at enhancing Vision Language Models (VLMs) to close the performance gap with advanced models like GPT-4 and Gemini. It focuses on improving visual tokens resolution, creating high-quality datasets for better image comprehension, and expanding VLMs' operational scope. Mini-Gemini supports a range of large language models and has shown superior performance in zero-shot benchmarks. The code and models are publicly available.

milliondreams: 本文介绍了Mini Gemini，这是一个旨在增强视觉语言模型（VLM）的框架，以缩小与GPT-4和Gemini等高级模型的性能差距。它专注于提高视觉标记的分辨率，创建高质量的数据集以更好地理解图像，并扩展VLM；操作范围。Mini-Gemini支持一系列大型语言模型，并在零样本基准测试中显示出优异的性能。代码和模型是公开的。

simonw: Mini-Gemini is a bit of a confusing name.<p>Reminds me of how DALL·E Mini came out three years ago and eventually had to rename itself to Craiyon <a href="https://github.com/borisdayma/dalle-mini">https://github.com/borisdayma/dalle-mini</a>

simonw: 迷你双子座这个名字有点让人困惑<p> 让我想起了三年前DALL·E Mini是如何问世的，最终不得不将自己重命名为Craiyon<a href=“https://；&#x2F；github.com&#x2F！borisdayma&#x2F：dalle Mini”>https://&#x2F；github.com&#x2F；borisdayma&#x2F；dalle mini</a>

milliondreams: Code and Models - <a href="https://github.com/dvlab-research/MiniGemini">https://github.com/dvlab-research/MiniGemini</a>

milliondreams: 代码和模型-<a href=“https://；&#x2F；github.com#xx2F；dvlab-research&#x2F！MiniGemini”>https://&#x2F；github.com&#x2F；dvlab研究；MiniGemini</a>

milliondreams: Project website - <a href="https://mini-gemini.github.io/" rel="nofollow">https://mini-gemini.github.io/</a>

milliondreams: 项目网站-<a href=“https://；&#x2F；mini gemini.github.io&#x2F”rel=“nofollow”>https://&#x2F；迷你gemini。github.io&#x2F</一

ilaksh: Is this based on LLaVA 1.6? Not to be too lazy, but maybe someone could link to a comparison with that, if there is one?

ilaksh: 这是基于LLaVA 1.6吗？不要太懒，但也许有人可以与之进行比较，如果有的话？