LLaVA-Plus — это открытая платформа для AI-агента, расширяющая модели vision-language возможностями многокартинного вывода, сборочного обучения и планирования. Она поддерживает цепное рассуждение по визуальным входам, интерактивные демонстрации и плагино-подобные LLM-бэкенды, такие как LLaMA, ChatGLM и Vicuna, позволяя исследователям и разработчикам прототипировать передовые мультимодальные приложения. Пользователи могут взаимодействовать через командную строку или веб-дему, загружать изображения, задавать вопросы и визуализировать пошаговые выводы.
LLaVA-Plus — это открытая платформа для AI-агента, расширяющая модели vision-language возможностями многокартинного вывода, сборочного обучения и планирования. Она поддерживает цепное рассуждение по визуальным входам, интерактивные демонстрации и плагино-подобные LLM-бэкенды, такие как LLaMA, ChatGLM и Vicuna, позволяя исследователям и разработчикам прототипировать передовые мультимодальные приложения. Пользователи могут взаимодействовать через командную строку или веб-дему, загружать изображения, задавать вопросы и визуализировать пошаговые выводы.
LLaVA-Plus основан на передовых моделях vision-language и способен одновременно интерпретировать и рассуждать по нескольким изображениям. Он интегрирует сборочное обучение и планирование vision-language для выполнения сложных задач, таких как визуальный ответ на вопросы, пошаговое решение проблем и многостадийные инференсионные рабочие процессы. Архитектура модуля поддерживает подключение различных LLM-бэкендов, позволяет настраивать подсказки и предоставлять динамическое объяснение цепочки рассуждений. Пользователи могут развернуть LLaVA-Plus локально или через хостинг-платформу, загружая изображения, задавая вопросы на естественном языке и получая расширенные объяснительные ответы с планами. Расширяемый дизайн способствует быстрому прототипированию мультимодальных решений, делая платформу идеально подходящей для исследований, обучения и производственных решений в области vision-language.
Кто будет использовать LLaVA-Plus?
Исследователи ИИ
Инженеры машинного обучения
Разработчики vision-language
Дата-сайентисты
Образователи и студенты
Как использовать LLaVA-Plus?
Шаг 1: клонировать репозиторий LLaVA-Plus с GitHub и установить необходимые зависимости через pip.
Шаг 2: выбрать и настроить предпочитаемый LLM-бэкенд (подготовить ответ, настроить подсказки или параметры по необходимости).
Платформа
web
mac
windows
linux
Ключевые Особенности и Преимущества LLaVA-Plus
Основные функции
Многокартинное инферирование
Планирование vision-language
Модуль сборочного обучения
Расширение цепочки рассуждений
Поддержка плагинов для LLM-бэкендов
Интерактивный CLI и веб-демо
Преимущества
Гибкое мультимодальное рассуждение по изображениям
Легкая интеграция с популярными LLM
Интерактивная визуализация процессов планирования
Модульная и расширяемая архитектура
Открытый исходный код и бесплатное использование
Основные Сценарии Использования и Приложения LLaVA-Plus
Мультимодальный визуальный вопрос-ответ
Образовательный инструмент для обучения AI-рассуждению
Прототипирование vision-language приложений
Исследования в области планирования и рассуждения vision-language
Помощь в аннотировании изображений
Плюсы и минусы LLaVA-Plus
Плюсы
Интегрирует широкий спектр предварительно обученных моделей зрения и визуального языка в качестве инструментов, позволяя гибко и в режиме реального времени комбинировать возможности.
Продемонстрировал передовые результаты в различных реальных задачах и тестах по визуальному языку, таких как VisIT-Bench.
Использует новые мультимодальные данные по выполнению инструкций, подготовленные с помощью ChatGPT и GPT-4, улучшая качество взаимодействия человек-ИИ.
Открытый исходный код, наборы данных, контрольные точки моделей и визуальная демонстрация чата способствуют использованию и вкладу сообщества.
Поддерживает сложные рабочие процессы взаимодействия человек-ИИ, динамически выбирая и активируя соответствующие инструменты на основе мультимодального ввода.
Минусы
Предназначен и лицензирован только для исследовательского использования с ограничениями на коммерческое использование, что ограничивает более широкое внедрение.
Зависит от нескольких внешних предварительно обученных моделей, что может увеличить сложность системы и требования к вычислительным ресурсам.
Отсутствует общедоступная информация о ценах, потенциально неясные стоимость и поддержка для коммерческих приложений.
Отсутствуют специализированные мобильные приложения или расширения, что ограничивает доступность через обычные пользовательские платформы.
Построитель конвейеров RAG на базе ИИ, который обрабатывает документы, создает встраивания и обеспечивает ответы на вопросы в режиме реального времени через настраиваемые интерфейсы чата.
Рамочная инфраструктура, которая динамически маршрутизирует запросы между несколькими LLM и использует GraphQL для эффективной обработки комбинированных подсказок.
OLI — это основанный на браузере фреймворк для агентов ИИ, позволяющий пользователям беспрепятственно управлять функциями OpenAI и автоматизировать многошаговые задачи.
Sentient — это платформа AI-агентов, которая позволяет разработчикам создавать NPC с долговременной памятью, целенаправленным планированием и естественными диалогами.
Letta — это платформа оркестрации AI-агентов, которая позволяет создавать, настраивать и развертывать цифровых работников для автоматизации бизнес-процессов.
Создавайте, тестируйте и развертывайте ИИ-агентов с постоянной памятью, интеграцией инструментов, пользовательскими рабочими процессами и оркестровкой мультимоделей.
Voice File Agent позволяет пользователям получать ответы из содержимого документов с помощью естественных голосовых команд, используя ИИ транскрипцию и анализ.
Agent для красного командования с искусственным интеллектом, который автоматически создает и выполняет враждебные подсказки для обнаружения уязвимостей в моделях NLP.
Агент голосового AI Samantha Voice обеспечивает разговоры в реальном времени на базе AI с распознаванием речи и естественным синтезом текста в речь через GPT-4.