Ferret

Ferret 是一款名为“Ferret: Refer and Ground Anything Anywhere at Any Granularity”的多模态大模型（MLLM），旨在实现对任何形式的引用和响应中的任何事物的定位。以下是对 Ferret 及其使用场景的总结性介绍：

Ferret 的主要贡献

1. Ferret 模型：结合混合区域表示和空间感知视觉采样器，支持精细粒度和开放词汇的引用和定位。
2. GRIT 数据集：一个大规模、层次化、健壮的地面和引用指令调优数据集，包含约110万条数据。
3. Ferret-Bench：一个多模态评估基准，综合评估引用/定位、语义、知识和推理能力。

使用场景

1. 研究用途：Ferret 旨在用于学术和研究场景，帮助研究人员在多模态机器学习领域进行引用和定位任务。
2. 模型训练和评估：可用于训练和评估多模态大模型，处理复杂的引用和定位任务。
3. 交互式应用：通过 Gradio Web UI 实现交互式应用，展示模型在特定任务中的表现。

安装及使用说明

1. 安装：

   • 克隆代码库并进入 FERRET 目录。
   • 创建并激活 Conda 虚拟环境后，安装所需的包。
   • 安装额外的训练包，如 ninja 和 flash-attn。

2. 训练：

   • 需要准备好 Vicuna 基础模型和 LLaVA 的投影器权重。
   • 使用提供的脚本进行训练配置和启动。

3. 评估：

   • 详见项目中的评估文档（EVAL.md）。

4. 运行 Demo：

   • 运行控制器和 Gradio Web 服务器。
   • 配置并启动模型工作器以进行推断。

Ferret 模型主要面向多模态引用和定位任务，通过强大的数据集和创新的模型架构，提供一个高效的解决方案。研究人员可以利用该模型在复杂的多模态场景中进行深入研究，并推动相关技术的发展。