TinyGPT-V: 通过小型骨干实现高效的多模态大型语言模型

 原文中文，约600字，阅读约需2分钟。发表于：。

在先进的多模式学习时代，本文介绍了 TinyGPT-V 这一低计算资源需求的多模式大型语言模型，通过小型骨干网络实现了高效的语言 - 视觉交互，为设计成本效益高、高性能的多模式大型语言模型的进一步发展提供了基础。

介绍了ShareGPT4V数据集，包含120万条高度描述性的标题，用于多模态模型的训练和性能提升。通过在该数据集上进行训练，提高了模型在基准测试中的表现。数据集可通过链接获取，促进多模态模型领域的发展。

ShareGPT4V数据集 多模态模型 性能提升 训练 链接
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