POINTS-Qwen-2-5-7B-Chat

简介:

视觉语言模型的最新进展

功能:

集成最新的视觉语言模型技术,如CapFusion、Dual Vision Encoder和Dynamic High Resolution。

采用困惑度作为筛选预训练数据集的指标,有效减少数据集大小,提升模型性能。

应用模型汤技术,对不同视觉指令调整数据集微调后的模型进行整合,进一步提升性能。

在多个基准测试中表现优异,如MMBench-dev-en、MathVista等。

支持多模态和对话功能,适用于图像文本到文本的任务。

模型参数量大,达到8.25B,使用BF16张量类型。

提供详细的使用示例和社区讨论,便于用户学习和交流。

需求人群:

"目标受众为研究人员、开发者和企业用户,他们需要利用先进的视觉语言模型来处理图像和文本数据,提升产品的智能交互能力。POINTS-Qwen-2-5-7B-Chat因其高性能和易用性,特别适合需要处理大量视觉语言数据的AI项目。"

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