🚀 模型作者为@Dorialexander，下载地址及在线体验链接已公开。
项目地址:https://docs.google.com/document/d/1irisz6f1G4oYaKojqwuU9rSDBV1-VaCh0VkeuIX0sfs/edit?pli=1
这意味着DeWave方法的性能受限于预训练语言模型的质量和能力。如果预训练语言模型不够准确或不具备广泛的语言理解能力，可能会影响到DeWave方法的翻译性能。
2、LLaVA、CogAgent和BakLLaVA是三种具有极大潜力的开源视觉语言模型。
LLaVA是一个端到端训练的多模态大模型，它将视觉编码器和用于通用视觉和语言理解的Vicuna相结合，具备令人印象深刻的聊天能力。而CogAgent是在CogVLM基础上改进的开源视觉语言模型，拥有110亿个视觉参数和70亿个语言参数。