LLaVA-1.5という大規模マルチモーダルモデル（LMM）についてお話しします。このLMMは、既存のモデルをベースに、画像入力の理解能力を強化したものです。
まず、Github上での注目度は非常に高く、スター数は5,000を超えています。これから紹介するLLaVA-1.5の概要や使い方について、興味を持っていただけることでしょう。
まず、LLaVA-1.5は、テキストと画像を組み合わせたデータを効果的に処理し、印象的な多モードの情報を生成できる強力なモデルです。これにより、文と画像を一緒に扱うタスクにおいて、優れたパフォーマンスが期待されています。
使い方も非常にシンプルで、LLaVA-1.5を導入することで、テキストと画像を組み合わせた情報の処理や生成が容易に行えます。これは、多くのタスクにおいて有用で、例えば、自然言語処理と画像認識の統合、多言語の翻訳、クリエイティブなコンテンツの生成などに応用できます。
実際にLLaVA-1.5を試用してみると、その優れた性能が実感できることでしょう。テキストと画像を組み合わせたタスクにおいて、より洗練された結果が得られ、ユーザーエクスペリエンスを向上させるのに役立ちます。
要するに、LLaVA-1.5は注目すべき大規模マルチモーダルモデルであり、そのパフォーマンスと使いやすさは多くのプロジェクトやタスクに価値を提供します。興味がある方は、ぜひ試してみてください。
LLaVA-1.5は、驚異的なGPT-4レベルの言語理解能力と、最新の視覚エンコーダ技術を結集した大規模マルチモーダルモデル（LMM）です。この最新バージョンは、Llama2をベースにしており、その強力な視覚エンコーダを活用して、画像入力を理解する能力を高めました。
この進化したLLaVA-1.5は、テキストと画像を組み合わせたタスクにおいて驚くべき性能を発揮し、適切な応答やアクションを生成します。そのため、コンテンツのクオリティ向上やユーザーエクスペリエンスの向上に欠かせないツールとして注目されています。
LLaVA-1.5を活用することで、ウェブプロジェクトやビジネスタスクの成功に寄与する可能性が広がります。ぜひこの高度なモデルを試して、圧倒的な情報処理能力で生成が実現できます。
LLaVA-1.5、最新の進化型マルチモーダルモデル（LMM）は、Llama2をベースにし、視覚エンコーダのCLIP ViT-L/14を統合した驚異的な成果です。
Llama2のベースにより、LLaVA-1.5は言語能力を飛躍的に向上させ、長いコンテキストウィンドウを確保しました。これにより、より幅広い範囲のタスクに対応し、情報処理の幅を大幅に広げました。
今度は、この最新バージョンでのLLaVA-1.5の驚異的な性能に焦点を当て、その優れた特徴について詳しくご紹介します。
他の画像言語モデルとのベンチマークスコアの比較結果を表したグラフをご用意しました。
LLaVA-1.5は、あらゆるベンチマークにおいて一貫して卓越したスコアを記録し、他のモデルとの比較でも卓越性が際立っています。その高い性能は明白で、その優越性を確かめるためには試してみる価値があります。バランスがいいですよね。
コードを実行してGithubのリポジトリをクローンし、LLaVAのフォルダに移動することで、ローカル環境でも使えるのですが、この手のシステムはパソコンのスペックで左右されるので、悩ましいところですが、公式からweb上で動くものが提供されているので、独自にチューニングしたりする予定のない方は、そちらを使った方が簡単に試すことができます。
以下のリンクからアクセスできますので、気になった方はアクセスして試してみてください。
LLaVA: Large Language and Vision Assistant
今回は、こちらのサイトで実際に使ってみようと思います。
前述したリンクにアクセスすると、以下のような画面になります。
非常に分かりやすいUIでいいですね！StableDefusionにそっくりな感じです。
Examplesがあったので、試しに選択してみました。日本語に翻訳してみました。
LLaVA-1.5の押しポイントである正確な理解と出力の優れた性能について疑問を抱かれている方もいるかもしれません。それでは、私たちがNExT-GPTというLMMで生成した以下の画像をLLaVA-1.5に入力し、その結果をご覧いただきましょう。筆者が指示した内容は、「この画像について説明してください」というものです。
このテストを通じて、LLaVA-1.5の正確な理解と出力の実力を確かめ、その優れた性能について詳しく説明します。
試しにYOASOBIの怪物PVの1シーンの画像を読み込ませて画像について説明してもらいました。
内容はほとんど正確でなかなかの回答ですよね。
次は、人間でも説明するのが難しいような以下の複雑な画像を入力し、「この画像について説明してください」と指示してみます。
この画像を説明しろと言われてもなかなか難しいですよね。さてなんて返してくれるか・・・
ちゃんと言語化できていますね。GPT4-Vはまだ契約していないので、どういう回答になるかわかりませんが、LLaVAだけを使ってみた印象では十分に機能しているように感じましたね。
今後さらに開発が進み、GPT-4Vを超える性能を持つ日もそう遠くないかもしれません！
LLaVAの将来には大いなる期待が寄せられています。LLaVAは、GPT-4に匹敵する言語理解とビジョンモデルを構築する大規模マルチモーダルモデル（LMM）で、最新版のLLaVA-1.5は、Llama2をベースにして視覚エンコーダを統合し、画像入力の理解力を向上させ、適切な応答やアクションを生成できるようになりました。
LLaVA-1.5はウェブ上で簡単に実行できるほか、ローカルにインストールして個別にカスタマイズすることも可能です。
GPT-4Vと比較して正確性でわずかに劣るかもしれませんが、モデルサイズを考慮すると、LLaVA-1.5の高い性能は驚異的です。その正確な説明能力は十分な価値を提供し、今後の発展に期待が高まります。
また、LLaVAはまだ研究段階であり、今後もより強力なモデルが公開される予定です。その進化を楽しみに待ちましょう！