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简介:

视觉语言模型的最新进展,集成微信AI的新技术

功能:

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

使用困惑度作为指标过滤预训练数据集,减少数据集大小并提高模型性能。

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,包括MMBench-dev-en、MathVista、HallucinationBench等。

支持Image-Text-to-Text的多模态交互,适用于需要视觉和语言结合的场景。

提供了详细的使用示例和代码,方便开发者快速上手和集成。

需求人群:

"目标受众为研究人员、开发者和企业,特别是那些需要在视觉语言领域进行模型训练和应用的专业人士。该产品通过提供先进的视觉语言模型技术和优化策略,帮助用户提高模型性能,减少计算资源消耗,加速研发进程。"

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