Мультифункциональный AI-агент, поддерживающий многокартинное вывод, пошаговое рассуждение и планирование с использованием конфигурируемых LLM-бэкендов.
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.
Основные функции LLaVA-Plus
Многокартинное инферирование
Планирование vision-language
Модуль сборочного обучения
Расширение цепочки рассуждений
Поддержка плагинов для LLM-бэкендов
Интерактивный CLI и веб-демо
Плюсы и минусы LLaVA-Plus
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.
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.