使用场景

用于图像分类任务，识别不同类别的图像

在医学图像分析中，辅助诊断和图像标注

用于社交媒体平台上的图像内容审核和过滤

产品特色

支持大规模图像数据的高效处理和分析

采用混合架构，优化模型在图像任务上的性能

提供灵活的模型训练和评估框架，支持单图像和多图像任务

实现图像与指令的精准对齐，提升图像理解的准确性

支持自定义数据集的构建和模型训练，满足特定需求

提供详细的文档和脚本，方便用户快速上手和使用

使用教程

1. 访问GitHub页面，克隆或下载LongLLaVA模型

2. 阅读README文档，了解模型的架构和功能

3. 根据文档指导，准备自定义数据集或使用预设数据集

4. 执行预训练脚本`bash Pretrain.sh`进行模型的初步训练

5. 根据需求选择单图像或多图像指令调整脚本`bash SingleImageSFT.sh`或`bash MultiImageSFT.sh`进行进一步训练

6. 运行评估脚本`Eval.sh`，测试模型在图像任务上的性能

7. 根据反馈调整模型参数，优化模型性能

8. 将训练好的模型应用于实际图像处理任务中