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LLaVA-NeXT モデルは LLaVA-NeXT において導入され、推論能力、OCR、及び世界知識の向上を目指しています。

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LLaVA-NeXT モデルは、LLaVA-NeXT の研究において、推論能力、OCR(光学式文字認識)、及び世界知識の向上を目的として提案されました。このプロジェクトは Haotian Liu、Chunyuan Li、Yuheng Li、Bo Li、Yuanhan Zhang、Sheng Shen、Yong Jae Lee の共同作業によって進められました。LLaVa-NeXT(通称 LLaVa-1.6)は、元の LLaVa モデルを基に、入力画像の解像度を上げ、より優れた視覚指示調整データセットでトレーニングを行うことで、OCR と常識推論能力の大幅な向上を実現しています。

このモデルの主な革新点は、高解像度画像を処理する能力であり、視覚理解タスクにおいてユーザーにより強力なパフォーマンスを提供します。LLaVA-NeXT の目標は、単にテキスト処理にとどまらず、複雑なタスクにおける応用可能性を高めるために、より多くの現実世界の知識をモデルに統合することです。

なお、LLaVa-NeXT をリリースしたチームがこのモデルのモデルカードを作成していないため、Hugging Face チームが詳細な情報と使用ガイドを提供するモデルカードを作成しました。

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