简介:

多模态大型语言模型,支持图像和文本理解

功能:

支持多模态数据的动态高分辨率训练方法,增强模型处理多图像和视频数据的能力。

采用'ViT-MLP-LLM'架构,集成视觉编码器和语言模型,通过MLP投影器进行跨模态对齐。

提供多阶段训练流程,包括MLP预热、视觉编码器增量学习和全模型指令调整,以优化模型的多模态能力。

引入渐进式扩展策略,有效对齐视觉编码器与大型语言模型,减少冗余,提高训练效率。

应用随机JPEG压缩和损失重新加权技术,提高模型对噪声图像的鲁棒性并平衡不同长度响应的NTP损失。

设计了高效的数据过滤管道,移除低质量样本,确保模型训练的数据质量。

需求人群:

"目标受众为研究人员、开发者和企业,他们需要处理和理解大量的图像和文本数据,InternVL2_5-1B提供了一个强大的多模态模型,可以应用于图像识别、文本分析、跨模态搜索等多种场景。"

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