MiniGPT-4能提供类似 GPT-4 的图像理解与对话能力，如详细的图像描述生成、从手写草稿创建网站等。还能根据图像创作故事和诗歌，为图像中显示的问题提供解决方案，教用户如何根据食物照片做饭等。

开发背景

最近的 GPT-4 展示了非凡的多模式能力，例如直接从手写文本生成网站和识别图像中的幽默元素。在以前的视觉语言模型中很少观察到这些特征。我们认为 GPT-4 先进的多模态生成能力的主要原因在于使用了更先进的大型语言模型 (LLM)。为了研究这种现象，我们提出了 MiniGPT-4，它仅使用一个投影层将冻结的视觉编码器与冻结的 LLM Vicuna 对齐。

• MiniGPT-4 仅使用一个投影层将来自 BLIP-2 的冻结视觉编码器与冻结 LLM Vicuna 对齐。
• 我们分两个阶段训练 MiniGPT-4。第一个传统预训练阶段使用 4 个 A100 在 10 小时内使用大约 500 万个对齐的图像-文本对进行训练。在第一阶段之后，Vicuna 能够理解图像。但是Vicuna的生成能力受到了很大的影响。

• 为了解决这个问题并提高可用性，我们提出了一种通过模型本身和 ChatGPT 一起创建高质量图像文本对的新方法。基于此，我们随后创建了一个小型（总共 3500 对）但高质量的数据集。
• 第二个微调阶段在对话模板中对该数据集进行训练，以显着提高其生成可靠性和整体可用性。令我们惊讶的是，这个阶段的计算效率很高，使用单个 A100 只需大约 7 分钟。
• MiniGPT-4 产生了许多新兴的视觉语言功能，类似于 GPT-4 中展示的功能。

我们的研究结果表明，MiniGPT-4 拥有许多类似于 GPT-4 所展示的功能，例如详细的图像描述生成和从手写草稿创建网站。此外，我们还观察了 MiniGPT-4 中的其他新兴功能，包括根据给定图像写故事和诗歌，为图像中显示的问题提供解决方案，教用户如何根据食物照片做饭等。

【工具简介】

在视觉语言理解中，语言理解是一个不可或缺的部分。这个过程需要我们的模型能够理解自然语言的含义与语言之间的联系。

minigpt-4是一个使用高级大型语言模型增强视觉语言理解的工具，它可以使我们的模型更好地理解语言，从而更好地完成任务。

它基于GPT模型，使用自注意力机制来实现语言模型的训练与预测。它可以对文本的含义进行深度理解，从而提高模型的性能。该工具可以用于多种自然语言处理任务，如语言生成、机器翻译、问答系统等。

【功能特点】

minigpt-4具有以下功能特点：1. 基于GPT模型，使用自注意力机制实现语言模型的训练与预测。
2. 集成大型语料库，提高模型的性能。
3. 支持多种自然语言处理任务，如语言生成、机器翻译、问答系统等。
4. 支持快速部署，易于使用。

【使用步骤】

官网：

https://minigpt-4.github.io/

上面提供了7个体验地址，我们在此处提供替代演示链接： Link1 Link2 Link3 Link4 Link5 Link6 Link7

目前对中文识别度比较低，可以机器翻译成英文提问。
【总结】
minigpt-4是一款强大的自然语言处理工具，它基于GPT模型，使用自注意力机制来实现语言模型的训练与预测。它可以用于多种自然语言处理任务，如语言生成、机器翻译、问答系统等。相信随着该工具的发展，我们可以在自然语言处理领域取得更好的成果。【在线地址】
https://minigpt-4.github.io/