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LLaVa v1.6 - Mistral 7b

LLaVa-NeXT - Mistral 7B: Fortschrittliches multimodales KI-Modell für Bild-Text-Aufgaben, basierend auf Mistral-7B mit 7 Milliarden Parametern.

Gratis-Tokens im Wert von 1 $ für neue Mitglieder

Text to Speech

Javascript

Python

                                        const main = async () => {
  const result = await fetch('https://api.ai.cc/v1/chat/completions', {
    method: 'POST',
    headers: {
      Authorization: 'Bearer ',
      'Content-Type': 'application/json',
    },
    body: JSON.stringify({
      model: 'llava-hf/llava-v1.6-mistral-7b-hf',
      max_tokens: 1024,
      messages: [
        {
          role: 'user',
          content: [
            {
              type: 'text',
              text: 'What’s in this image?',
            },
            {
              role: 'user',
              type: 'image_url',
              image_url: {
                url: 'https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg/2560px-Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg',
              },
            },
          ],
        },
      ],
    }),
  }).then((res) => res.json());

  const message = result.choices[0].message.content;
  console.log(\`Assistant: \${message}\`);
};

main();

                                        import os
from together import Together

client = Together(base_url="https://api.ai.cc/v1", api_key="")

def main():
  response = client.chat.completions.create(
      model="llava-hf/llava-v1.6-mistral-7b-hf",
      messages=[
          {
              "role": "user",
              "content": [
                  {
                      "type": "text",
                      "text": "What sort of animal is in this picture? What is its usual diet? What area is the animal native to? And isn’t there some AI model that’s related to the image?",
                  },
                  {
                      "type": "image_url",
                      "image_url": {
                          "url": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/3a/LLama.jpg/444px-LLama.jpg?20050123205659",
                      },
                  },
              ],
          }
      ],
      max_tokens=1024,
  )

  print("Assistant: ", response.choices[0].message.content)

if __name__ == '__main__':
  main()

Docs

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LLaVa v1.6 - Mistral 7b

Produktdetails

✨ LLaVA v1.6 – Mistral 7B: Ein multimodaler KI-Durchbruch

Entdecken LLaVA v1.6 - Mistral 7B, ein fortschrittliches Open-Source-Multimodal-Sprachmodell, das Text- und Bildverarbeitung nahtlos integriert. Entwickelt von Haotian Liu und im Dezember 2023 veröffentlicht, zielt diese Version 1.6 darauf ab, die Mensch-KI-Interaktion in verschiedensten Anwendungsbereichen neu zu definieren.

Modellbezeichnung: LLaVA v1.6 - Mistral 7B
Entwickler: Haotian Liu
Veröffentlichungsdatum: Dezember 2023
Version: 1.6
Modelltyp: Multimodales Sprachmodell (Text und Bild)

💡 Hauptmerkmale und Funktionen

LLaVA v1.6 - Mistral 7B zeichnet sich durch sein robustes Design und seine benutzerorientierten Verbesserungen aus:

✅ Fundamentmodell: Angetrieben von der hochleistungsfähigen Mistral-7B-Anleitung-v0.2 Basismodell.
✅ Dynamische Bildeingabe: Unterstützt hochauflösende Bildeingaben und passt sich dynamisch an, um einen optimalen visuellen Kontext zu gewährleisten.
✅ Multimodale Aufgabenbeherrschung: Bewältigt gekonnt ein breites Spektrum an Aufgaben, die Text und Bild kombinieren.
✅ Erweiterte Lizenzierung & zweisprachiger Support: Bietet verbesserte kommerzielle Lizenzbedingungen und stärkere zweisprachige Fähigkeiten.
✅ Effizientes Design: Verfügt über 7 Milliarden Parameter und vereint Leistung mit effizienter Datenverarbeitung.

🚀 Beabsichtigte Anwendungen

Dieses vielseitige Modell wurde für eine Vielzahl innovativer Anwendungen entwickelt:

📚 Forschung und Entwicklung im Bereich großer multimodaler Modelle und Chatbots.
🖼️ Erweiterte Bildbeschreibung und visuelle Fragebeantwortung (VQA).
💬 Anregende, ergebnisoffene Dialoge, angereichert mit visuellem Kontext.
🤖 Entwicklung intelligenter virtueller Assistenten und dialogorientierter KI.
🔍 Bildbasierte Such- und Abrufsysteme.
🎓 Interaktive Lernwerkzeuge, die visuelles Lernen nutzen.

Das Modell bietet starke Mehrsprachigkeit, insbesondere verbesserte Unterstützung für zweisprachige Nutzer im Vergleich zu den Vorgängermodellen.

⚙️ Technische Spezifikationen

Architekturübersicht

LLaVA v1.6 - Mistral 7B basiert auf einer hochentwickelten Architektur:

🧠 Ein autoregressives Sprachmodell, das die robuste Transformer-Architektur nutzt.
👁️ Ein leistungsstarker, vortrainierter Bildcodierer (wahrscheinlich CLIP-L(im Einklang mit ähnlichen Modellen).
🔗 Nahtlose Integration von Text- und Bildeingaben mithilfe der Token innerhalb von Eingabeaufforderungen.

Einblicke in Trainingsdaten

Die umfassenden Fähigkeiten des Modells beruhen auf dem Training mit einem vielfältigen und umfangreichen Datensatz von insgesamt über 1,3 Millionen einzigartige Muster:

📊 558.000 gefilterte Bild-Text-Paare von LAION/CC/SBU, fachmännisch beschriftet von BLIP.
🗣️ 158K GPT-generierte multimodale Befehlsfolgedaten.
📚 500K akademischer, aufgabenorientierter VQA-Datenmix.
🧠 50K GPT-4V Datenmischung.
💬 40.000 ShareGPT-Daten.

Wissensgrenze: Dezember 2023.

Diversität und Voreingenommenheit: Die große Bandbreite an Trainingsdatenquellen trägt wesentlich dazu bei, potenzielle Verzerrungen zu reduzieren und die Fairness und Anwendbarkeit des Modells zu verbessern.

Leistungsbenchmarks

LLaVA v1.6 - Mistral 7B zeigt durchweg starke Leistung bei allen wichtigen Benchmarks:

Vergleichende Analyse

Das Modell weist im Vergleich zu anderen führenden Modellen eine sehr wettbewerbsfähige Leistung auf:

📈 Genauigkeit: Erzielt beeindruckende Ergebnisse, darunter 35.3 auf MMMU Und 37,7 ist MathVista Benchmarks.
⚡ Geschwindigkeit: Obwohl keine konkreten Kennzahlen zur Inferenzgeschwindigkeit angegeben werden, lässt die Anzahl von 7 Milliarden Parametern auf eine effiziente und reaktionsschnelle Berechnung schließen.
🛡️ Robustheit: Die durchweg starke Leistung bei unterschiedlichsten Benchmarks und Aufgaben unterstreicht seine hervorragenden Generalisierungsfähigkeiten.

📚 Nutzungs- und ethische Überlegungen

Codebeispiele

Entwickler können LLaVA v1.6 – Mistral 7B über Standard-API-Aufrufe integrieren. Hier ein konzeptionelles Beispiel für die Chatvervollständigung mit Bildverarbeitung:

        // Beispiel-API-Aufruf für LLaVA v1.6 - Mistral 7B
fetch ( 'https://api.together.xyz/v1/chat/completions' , {
Methode : 'POST' ,
headers : {
'Content-Type' : 'application/json' ,
'Authorization' : 'Bearer YOUR_API_KEY' ,
 },
body : JSON. stringify ({
Modell : 'llava-hf/llava-v1.6-mistral-7b-hf' ,
Nachrichten : [
 { role : 'system' , content : 'Du bist ein hilfreicher Assistent.' },
 { role : 'user' , content : [
 { type : 'text' , text : 'Was ist auf diesem Bild zu sehen?' },
 { type : 'image_url' , image_url : { url : 'data:image/jpeg;base64,...' }}
 ]}
 ]
 })
 })
 . dann (Antwort => Antwort.json ())
 . dann (Daten => console . log (Daten));      

Ethische Richtlinien

Obwohl in der Modellbeschreibung keine spezifischen, detaillierten Richtlinien explizit angegeben werden, wird den Nutzern dringend empfohlen, diese einzuhalten. verantwortungsvolle KI-PraktikenEs ist entscheidend, potenzielle Verzerrungen in den Modellergebnissen zu berücksichtigen und sicherzustellen, dass das Modell wurde niemals zur Erstellung schädlicher, irreführender oder illegaler Inhalte verwendet.Die

Lizenzinformationen

LLaVA v1.6 - Mistral 7B wird unter den Lizenzbedingungen seines Basismodells betrieben. Mistral-7B-Anleitung-v0.2Nutzer müssen die offizielle Lizenzdokumentation konsultieren, um sich über spezifische Nutzungsrechte, Einschränkungen und Compliance-Anforderungen zu informieren.

❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Frage 1: Was ist LLaVA v1.6 - Mistral 7B?

A1: LLaVA v1.6 – Mistral 7B ist ein Open-Source-Sprachmodell, das multimodale Eingaben verarbeiten und Texte auf Basis von Text- und Bilddaten verstehen und generieren kann. Es kombiniert ein umfangreiches Sprachmodell mit einem vortrainierten Bildverarbeitungs-Encoder.

Frage 2: Was sind die Hauptanwendungsgebiete dieses Modells?

A2: Es eignet sich ideal für die Forschung zu multimodaler KI, Bildbeschreibung, visueller Fragebeantwortung, offenem Dialog mit visuellem Kontext, Entwicklung virtueller Assistenten und bildbasierter Suchanwendungen.

Frage 3: Unterstützt LLaVA v1.6 - Mistral 7B mehrere Sprachen?

A3: Ja, das Modell weist starke Mehrsprachigkeitsfähigkeiten auf, mit deutlichen Verbesserungen bei der Unterstützung von Zweisprachigen im Vergleich zu früheren Versionen.

Frage 4: Bis zu welchem Stichtag wurden die Trainingsdaten des Modells erfasst?

A4: Der Wissensstand für die Trainingsdaten von LLaVA v1.6 - Mistral 7B ist Dezember 2023.

Frage 5: Wie schneidet es im Vergleich zu anderen Modellen ab?

A5: LLaVA v1.6 - Mistral 7B zeigt eine wettbewerbsfähige Leistung und erzielt Werte wie 35,3 auf MMMU und 37,7 auf MathVista-Benchmarks, was auf eine hohe Genauigkeit und Generalisierungsfähigkeit hinweist.

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