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个人开源项目：MPP-Qwen-Next: 通过Pipeline Parallel在3090/4090上可完成8B/14B的LLaVA-like training(sft时打开LLM） 新加入videochatgpt的数据，支持图像多轮对话，视频对话，并涌现出多图对话能力。已经开源了sft后的权重 欢迎关注
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评论1 - 个人开源项目：MPP-Qwen-Next: 加入llava的多轮对话sft数据以及videochatgpt的100k sft数据，支持图像多轮对话，视频对话，并涌现出多图对话能力。已经开源了sft后的权重 欢迎关注
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github链接：github.com 展开评论点赞 - 更新了下之前的MiniGPT4Qwen，Scale Up了语言模型，得到MiniGPT4Qwen-14B。
MiniGPT4Qwen14B对语言模型进行了Scale Up，采用Qwen-14B-Chat模型作为底座，以获得更好的对话体验。值得一提的是，为了能在3090上训练14B～15B的模型（不进行量化操作），MiniGPT4Qwen14B选择采用DeepSpeed的流水线并行（GPipe，Pipeline Parallel）技术。
代码库：github.com，已加入MiniGPT4Qwen-14B-Chat模型的双卡DeepSpeed流水线并行训练，后续的推理（命令行demo+ gradio WebUI demo），以及14B模型的checkpoint和train log（流水线并行14B模型的权重和日志）。如果有帮助，可以考虑star一下，马上200个了！有相关问题和建议也可以github上直接提issue，会比私戳我更快！
对应的掘金博客：展开赞过 评论1 - 更新了下之前的MiniGPT4Qwen，Scale Up了语言模型，得到MiniGPT4Qwen-14B。
MiniGPT4Qwen14B对语言模型进行了Scale Up，采用Qwen-14B-Chat模型作为底座，以获得更好的对话体验。值得一提的是，为了能在3090上训练14B～15B的模型（不进行量化操作），MiniGPT4Qwen14B选择采用DeepSpeed的流水线并行（GPipe，Pipeline Parallel）技术。
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MiniGPT4Qwen14B对语言模型进行了Scale Up，采用Qwen-14B-Chat模型作为底座，以获得更好的对话体验。值得一提的是，为了能在3090上训练14B～15B的模型（不进行量化操作），MiniGPT4Qwen14B选择采用DeepSpeed的流水线并行（GPipe，Pipeline Parallel）技术。
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