摘要
通过使用机器生成的指令跟随数据对大型语言模型（LLMs）进行指令调优，已经提高了这些模型在新任务上的零样本能力，但在多模态领域这一方法的研究较少。本文中，我们首次尝试仅使用GPT-4生成多模态语言-图像指令跟随数据。通过对这种生成的数据进行指令调优，我们引入了LLaVA：大型语言和视觉助手，这是一个端到端训练的大型多模态模型，连接了一个视觉编码器和一个大型语言模型，用于通用的视觉和语言理解。初步实验表明，LLaVA展示了令人印象深刻的多模态聊天能力，在某些情况下表现出与多模态GPT-4相似的行为，处理未见过的图像/指令时尤为如此，并且在合成的多模态指令跟随数据集上取得了相对于GPT-4 85.1%的相对得分。当在Science QA数据集上进行微调时，LLaVA与GPT-4的协同作用达到了92.53%的新最高准确率。我们公开发布了由GPT-4生成的视觉指令调优数据、我们的模型以及代码库。