LLaVA和LLaMA是两个不同的模型架构，它们的设计目的和应用领域有所不同：
LLaMA（Large Language Model Meta AI）
- 简介：LLaMA是由Meta AI推出的一系列大规模语言模型（Large Language Models, LLMs），LLaMA代表“Large Language Model Meta AI”。它们是基于Transformer架构的语言模型，类似于GPT系列。
- 版本：目前有LLaMA 1和LLaMA 2版本。LLaMA 2提供了7B、13B和70B三个不同规模的模型。
- 应用：LLaMA模型专注于自然语言处理任务，如文本生成、翻译、问答、文本摘要等。
- 代表工作：
- Touvron, H., et al. (2023). “LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models.” arXiv:2302.13971
- Touvron, H., et al. (2023). “LLaMA 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models.” arXiv:2307.09288
LLaVA（Large Language and Vision Assistant）
- 简介：LLaVA是一个将大规模语言模型（LLMs）与视觉模型结合的多模态模型，旨在处理图像和文本的联合理解和生成任务。LLaVA的目标是让语言模型理解和处理视觉输入，如图片或视频帧。
- 工作原理：LLaVA通过结合预训练的语言模型（如GPT-4等）与视觉编码器（如CLIP等）来处理图像和文本的输入，并提供统一的输出。
- 应用：LLaVA模型可用于视觉问答、图像描述生成、多模态对话等任务。
- 代表工作：
- Liu, H., et al. (2023). “Visual Instruction Tuning.” arXiv:2304.08485
总结
- LLaMA是一个专注于自然语言处理的大规模语言模型系列。
- LLaVA是一个将语言模型与视觉模型结合的多模态模型，能够处理图像和文本的联合输入。