概要
PRISMは、マルチモーダル大規模言語モデル（特にLLaVA）の継続的学習設定における命令チューニングのためのPyTorchベースの実験フレームワークです。
モデルが時間とともに新しいタスクやドメインをゼロから再学習することなく吸収できるよう設計されており、PEFTアダプター（LoRAスタイル）、リプレイスタイルパイプライン、Mixture-of-Expertsなどの多様な学習メソッドを提供します。
DeepSpeedによるスケーラブルな学習もサポートし、UCITやCoINといったベンチマークでの評価が可能です。
CLIを通じてトレーニングと推論を実行し、パス設定やベンチマーク選択を柔軟に行えます。
マルチモーダルLLMの継続的学習や効率的なアダプターベースのチューニングに関心のある研究者や開発者に最適です。
互換性・特徴
- Python
- PyTorch
- DeepSpeed
- CLI
- GPU必須
- LoRA対応
基本情報
| ライセンス | MIT |
| Stars | 16 |
| Forks | 5 |
| カテゴリ | LLM |
| アクティビティ | low |
最新のissue
- Hugging Faceで成果物（models, dataset）を公開 (更新: 2026-05-28 / Release artifacts (models, dataset) on Hugging Face)