tosiyuki / LLaVA-JP

LLaVA-JP is a Japanese VLM trained by LLaVA method

Geek Repo:Geek Repo

Github PK Tool:Github PK Tool

LLaVA-JP

LLaVAの手法を使用してllm-jp/llm-jp-1.3b-v1.0を学習さて画像に対応したマルチモーダルなLLMを学習させる。

LLaVA-JPの学習はRTX4090(24GB)一台で行われています。

English document is here.

Release

出力例

例1 入力:猫の隣には何がありますか?

猫

モデル名 出力
llava-jp-1.3b-v1.0 ノートパソコン
llava-jp-1.3b-v1.0-siglip-so400m-patch14-384 猫の隣にはノートパソコンがある。
turing-motors/heron-chat-blip-ja-stablelm-base-7b-v0 猫はノートパソコンの上に座っている。
stabilityai/japanese-stable-vlm ノートパソコン

例2 入力:この画像の面白い点を教えてください?

黄色い人

モデル名 出力
llava-jp-1.3b-v1.0 画像の中で、黄色いシャツを着た男性が、車の荷台に座って洗濯機を使っている。このシーンは、男性が日常生活の中で洗濯機を使っていることを示唆している。この男性は、おそらくは都市部で、おそらくは公共交通機関を利用して、洗濯機を使って服を洗濯しているのだろう。このシーンは、日常生活の中で洗濯機を使うことの重要性を強調している。
llava-jp-1.3b-v1.0-siglip-so400m-patch14-384 この画像の興味深い点は、黄色いタクシーの荷台に置かれたアイロン台の上に立つ男性である。アイロン台は通常、車の荷台に置かれるものではないため、これは珍しい光景である。この男性は、アイロン台を使って自分の服をアイロン掛けしているように見えるが、これは型破りでユーモラスな行為である。
turing-motors/heron-chat-blip-ja-stablelm-base-7b-v0 画像では、黄色いトラックの荷台で洗濯物を干している男性が描かれている。彼はトラックに寄りかかり、洗濯物を取り込んでいる。このシーンは、男性がトラックで仕事をしているか、トラックを運転していることを示唆している。トラックは、このシーンの中心的な焦点であり、男性の作業スペースを提供しているように見える。背景には、道路を走る複数の車が見え、おそらくこの地域で交通渋滞が発生している可能性がある。
stabilityai/japanese-stable-vlm 男は車の上で洗濯をしている

学習手順

git clone https://github.com/tosiyuki/LLava-JP.git

Stage1(事前学習)

bash scripts/pretrain/pretrain_llm_jp_1.3b_bf.sh

Stage2(ファインチューニング)

bash scripts/finetune/finetune_llm_jp_1.3b_bf.sh

Stage2(LoRAチューニング)

bash scripts/finetune/finetune_lora_llm_jp.sh

学習データ

Stage1(事前学習)

LLaVA-CC3M-Pretrain-595K-JAはLLaVA-CC3M-Pretrain-595Kを日本語訳したデータになります。翻訳にはcyberagent/calm2-7b-chatを使用しています。

Stage2(ファインチューニング)

学習済みモデルの重み

Pretrained

full training

Acknowledgement

  • LLaVA: LLaVA-JPを学習させるに当たりほとんどのコードがこの素晴らしいプロジェクトがベースとなっています。
  • llm-jp: llm-jpが大規模なモデルだけではなく1.3Bという小規模で高性能なベースモデルを開発しているおかげでLLaVA-JPの学習は成功しています

TODO

  • LLaVA-CC3M-Pretrain-595K-JAの公開
  • llava-jpの重み公開(モデル名は変えるかもしれません)
  • LoRAを使ったファインチューニングの実施

About

LLaVA-JP is a Japanese VLM trained by LLaVA method

License:Apache License 2.0


Languages

Language:Python 90.5%Language:Shell 9.5%