摘要
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Matthew Berman 介绍 LLaVA 团队关于推理能力、光学字符识别和更高分辨率图像支持得到改进的说法。他列出了模型变体，并展示用于本地运行的 Ollama 命令；基准比较是作者当时报告的结果，并非普遍排名。
- 1作者报告的改进Haotian Liu 介绍了推理、OCR、世界知识方面的改进，以及对更高分辨率输入的支持。
- 2范围有限的基准比较发布公告称模型在几个基准上超过 Gemini Pro；这是作者报告的、针对特定任务的比较。
- 3模型与本地使用Berman 列出了几个语言模型骨干，并表示 Ollama 支持在本地使用该版本。
要点建议
- LLaVA 1.6 是一个多模态模型系列，可以同时接收图像和语言输入。
- 开发者报告称，与先前版本相比，它在推理、OCR、世界知识和图像分辨率方面有所改进。
- 此次发布包含基于 Mistral 7B、Vicuna 7B 和 13B，以及 Hermes-Yi 34B 的变体。
- 团队与 Gemini Pro 的比较涉及选定基准，不能证明它在每项任务中都更出色。
- Berman 在 2024 年的演示中展示了本地命令 `ollama run llava`。
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按章节阅读整理后的全文
01
LLaVA 1.6 与图像理解
Berman 介绍这一多模态版本，并阅读作者关于改进和基准结果的说法。他列出了可用的模型骨干。
新版 LLaVA 已可用于多模态任务，包括理解图像。在 2024 年 1 月的发布公告中，作者 Haotian Liu 表示 LLaVA 1.6 改进了推理、光学字符识别和世界知识，并支持更高分辨率的图像输入和更多任务。
作者还报告称，该模型在几个基准测试中超过了 Gemini Pro。这是针对特定报告测试的比较，不能证明它在每项任务中都更优秀。此次发布列出了不同规模的基础语言模型：Mistral 7B、Vicuna 7B 和 13B，以及 Hermes-Yi 34B。
02
通过 Ollama 运行
他指出 Ollama 已提供支持，并展示本地运行命令。这些操作说明反映的是 2024 年 1 月视频中的情况。
Ollama 宣布支持 LLaVA 1.6，为拥有合适硬件的用户提供了本地运行模型的方式。在这次演示中，我指向模型库并展示命令 `ollama run llava`。这些设置细节描述的是视频发布时的工具情况。
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