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# Tanuki-8x8B-vision-exp
## モデルについて
Tanuki-8x8B-vision-expは、LLaVA1.5に基づく視覚言語モデルです。言語モデルとして、[Tanuki-8x8B-dpo-v1.0](https://huggingface.co./weblab-GENIAC/Tanuki-8x8B-dpo-v1.0)の学習途中のモデル（事後学習前）、画像エンコーダとして[google/siglip-so400m-patch14-384](https://huggingface.co./google/siglip-so400m-patch14-384)を使用しています。
(計算リソースの観点で、学習を1epoch未満で打ち切ったことから、学習途中の実験的なモデルという意味で-expという名称を付けています)
## 背景
- 近年、視覚言語モデル（VLM）が注目されている一方で、商用利用可能な日本語データセットは限られています。本プロジェクトでは、データの合成を活用してこの課題に取り組むとともに、80億パラメータ([Tanuki-8B-vision](https://huggingface.co./weblab-GENIAC/Tanuki-8B-vision))および500億パラメータ([Tanuki-8x8B-vision-exp](https://huggingface.co./weblab-GENIAC/Tanuki-8x8B-vision-exp))のVLMを開発しました
- VLM開発は、[GENIAC 松尾研 LLM開発プロジェクト](https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/geniac_llm/)の主要な開発目標としてではなく、有志の参加者によって実験的に行われました
## 使用したコード
### 学習
https://github.com/matsuolab/nedo_project_code/tree/team_hatakeyama_phase2/team_hatakeyama_phase2/multimodal/LLaVA-JP
### データ合成
https://github.com/matsuolab/nedo_project_code/tree/team_hatakeyama_phase2/team_hatakeyama_phase2/multimodal/create-data-for-vlm
### 評価
https://github.com/matsuolab/nedo_project_code/tree/team_hatakeyama_phase2/team_hatakeyama_phase2/multimodal/heron
## 使い方
### ローカル
https://github.com/matsuolab/nedo_project_code/blob/team_hatakeyama_phase2/team_hatakeyama_phase2/multimodal/LLaVA-JP/demo_llava_gradio.py
## 評価
### Heron VLM リーダーボード
GPT-4による評価 (gpt-4-turbo-2024-04-09)
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