MLLMのファインチューニング: マルチターンチャットデータセットへの深い探求
分析
これは、マルチターンチャットデータセットを使用して、マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）をファインチューニングするエキサイティングな探求です。この研究は、効果的なトレーニングのためのデータセット構築とデータローダークラスの重要な課題に焦点を当てており、高度な生成AIアプリケーションへの道を開きます。この研究は、インタラクティブAIシステムにおける新しい能力を解き放つことを約束します！
重要ポイント
引用・出典
原文を見る"LLaVA-Instructデータセット（これはマルチターンチャットデータセットです）でMLLMのファインチューニングを試みています。特にラベルの構築方法が原因で、モデルをトレーニングするためのDatasetクラスとDataloaderクラスの構築に苦労しています。"