大模型——LLaVA和LLaMA的介绍和区别

LLaVALLaMA是两个不同的模型架构,它们的设计目的和应用领域有所不同:

LLaMA(Large Language Model Meta AI)

  • 简介:LLaMA是由Meta AI推出的一系列大规模语言模型(Large Language Models, LLMs),LLaMA代表"Large Language Model Meta AI"。它们是基于Transformer架构的语言模型,类似于GPT系列。
  • 版本:目前有LLaMA 1和LLaMA 2版本。LLaMA 2提供了7B、13B和70B三个不同规模的模型。
  • 应用:LLaMA模型专注于自然语言处理任务,如文本生成、翻译、问答、文本摘要等。
  • 代表工作
    • Touvron, H., et al. (2023). "LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models." arXiv:2302.13971
    • Touvron, H., et al. (2023). "LLaMA 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models." arXiv:2307.09288

LLaVA(Large Language and Vision Assistant)

  • 简介:LLaVA是一个将大规模语言模型(LLMs)与视觉模型结合的多模态模型,旨在处理图像和文本的联合理解和生成任务。LLaVA的目标是让语言模型理解和处理视觉输入,如图片或视频帧。
  • 工作原理:LLaVA通过结合预训练的语言模型(如GPT-4等)与视觉编码器(如CLIP等)来处理图像和文本的输入,并提供统一的输出。
  • 应用:LLaVA模型可用于视觉问答、图像描述生成、多模态对话等任务。
  • 代表工作

总结

  • LLaMA是一个专注于自然语言处理的大规模语言模型系列。
  • LLaVA是一个将语言模型与视觉模型结合的多模态模型,能够处理图像和文本的联合输入。
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