Эта модель представляет собой большую мультимодальную модель (LMM), которая сочетает в себе LLM (KoVicuna) с визуальным кодировщиком CLIP (ViT-14), обученным на корейском наборе данных визуальных инструкций. Скорость обучения: 2e-5 trainbatchsize: 16 распределенный тип: multi-GPU (A100 80G) число устройств: 4 градиента накопления шагов: 1 общий размер поезда: 64 общий размер evalbatchsize: 16 lrschedulertype: косинус количество циклов: 1
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: tabtoyou
Теги: llava, LLaVA, KoVicuna, KoLLaVA, KoAlpaca, CLIP, ko, endpoints_compatible
Лайков: 13 | Загрузок: 33
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
