需求人群:
"目标受众为人工智能领域的研究者、开发者以及企业用户,特别是那些需要处理和分析多模态数据的群体。该产品适合他们,因为它提供了一个先进的工具来理解和生成与视觉内容相关的文本,有助于开发智能图像分析、自动化内容生成等应用。"
使用场景示例:
使用InternVL2_5-26B-MPO生成关于自然景观图片的描述。
通过模型进行艺术作品的视觉问答,解释艺术风格和历史背景。
在电子商务平台中,利用模型比较不同产品的图像,提供详细的购买建议。
产品特色:
支持多模态数据输入,包括图像和文本。
能够生成与图像内容相关的详细描述和故事。
进行视觉问答,回答与图像相关的问题。
支持多轮对话,提供连贯的交互体验。
通过混合偏好优化提升模型的偏好学习和生成质量。
支持多图像输入,进行比较和关联分析。
提供模型量化版本,优化模型部署效率。
使用教程:
1. 访问Hugging Face模型库,并找到InternVL2_5-26B-MPO模型。
2. 根据需要处理的数据类型(如图像、文本),准备输入数据。
3. 使用Transformers库加载模型,并根据文档配置相应的参数。
4. 将准备好的数据输入模型,进行推理或生成任务。
5. 分析模型输出的结果,并根据应用场景进行后续处理。
6. 在多轮对话或多图像分析的场景中,可以持续向模型提供新的输入,以维持上下文连贯性。
7. 根据需要,可以对模型进行微调,以适应特定的应用需求。
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多模态大型语言模型,提升视觉与语言的交互能力。
InternVL2_5-26B-MPO是一个多模态大型语言模型(MLLM),它在InternVL2.5的基础上,通过混合偏好优化(Mixed Preference Optimization, MPO)进一步提升了模型性能。该模型能够处理包括图像、文本在内的多模态数据,广泛应用于图像描述、视觉问答等场景。它的重要性在于能够理解和生成与图像内容紧密相关的文本,推动了多模态人工智能的边界。产品背景信息包括其在多模态任务中的卓越性能,以及在OpenCompass Learderboard中的评估结果。该模型为研究者和开发者提供了强大的工具,以探索和实现多模态人工智能的潜力。
多模态大型语言模型,提升视觉和语言的综合理解能力
InternVL2_5-1B-MPO是一个多模态大型语言模型(MLLM),它基于InternVL2.5和混合偏好优化(MPO)构建,展示了优越的整体性能。该模型集成了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型(LLMs),包括InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。InternVL2.5-MPO在模型架构上保留了与InternVL 2.5及其前身相同的“ViT-MLP-LLM”范式,并引入了对多图像和视频数据的支持。该模型在多模态任务中表现出色,能够处理包括图像描述、视觉问答等多种视觉语言任务。
SmolVLM-500M 是一个轻量级多模态模型,能够处理图像和文本输入并生成文本输出。
SmolVLM-500M 是由 Hugging Face 开发的轻量级多模态模型,属于 SmolVLM 系列。该模型基于 Idefics3 架构,专注于高效的图像和文本处理任务。它能够接受任意顺序的图像和文本输入,生成文本输出,适用于图像描述、视觉问答等任务。其轻量级架构使其能够在资源受限的设备上运行,同时保持强大的多模态任务性能。该模型采用 Apache 2.0 许可证,支持开源和灵活的使用场景。
这是一个先进的多模态大型语言模型系列,展示了卓越的整体性能。
InternVL2.5-MPO是一个基于InternVL2.5和混合偏好优化(MPO)的多模态大型语言模型系列。它在多模态任务中表现出色,通过整合新近增量预训练的InternViT与多种预训练的大型语言模型(LLMs),如InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。该模型系列在多模态推理偏好数据集MMPR上进行了训练,包含约300万个样本,通过有效的数据构建流程和混合偏好优化技术,提升了模型的推理能力和回答质量。
InternVL2.5-MPO系列模型,基于InternVL2.5和混合偏好优化,展现卓越性能。
InternVL2.5-MPO是一个先进的多模态大型语言模型系列,基于InternVL2.5和混合偏好优化(MPO)构建。该系列模型在多模态任务中表现出色,能够处理图像、文本和视频数据,并生成高质量的文本响应。模型采用'ViT-MLP-LLM'范式,通过像素unshuffle操作和动态分辨率策略优化视觉处理能力。此外,模型还引入了多图像和视频数据的支持,进一步扩展了其应用场景。InternVL2.5-MPO在多模态能力评估中超越了多个基准模型,证明了其在多模态领域的领先地位。
先进的多模态大型语言模型,具备卓越的多模态推理能力。
InternVL2_5-26B-MPO-AWQ 是由 OpenGVLab 开发的多模态大型语言模型,旨在通过混合偏好优化提升模型的推理能力。该模型在多模态任务中表现出色,能够处理图像和文本之间的复杂关系。它采用了先进的模型架构和优化技术,使其在多模态数据处理方面具有显著优势。该模型适用于需要高效处理和理解多模态数据的场景,如图像描述生成、多模态问答等。其主要优点包括强大的推理能力和高效的模型架构。
多模态大型语言模型,提升视觉与语言的交互能力
InternVL2_5-8B-MPO-AWQ是OpenGVLab推出的一款多模态大型语言模型,它基于InternVL2.5系列,并采用混合偏好优化(Mixed Preference Optimization, MPO)技术。该模型在视觉和语言的理解与生成方面展现了卓越的性能,尤其在多模态任务中表现出色。它通过结合视觉部分InternViT和语言部分InternLM或Qwen,使用随机初始化的MLP投影器进行增量预训练,实现了对图像和文本的深入理解与交互。该技术的重要性在于它能够处理包括单图像、多图像以及视频数据在内的多种数据类型,为多模态人工智能领域提供了新的解决方案。
一个通用的多模态模型,可用于问答、图像描述等任务
HuggingFaceM4/idefics-80b-instruct是一个开源的多模态模型,它可以接受图像和文本的输入,输出相关的文本内容。该模型在视觉问答、图像描述等任务上表现出色,是一个通用的智能助手模型。它由Hugging Face团队开发,基于开放数据集训练,提供免费使用。
赋予LLM查看和绘图的能力
SEED是一个大规模预训练的模型,通过对交错的文本和视觉数据进行预训练和指导调整,展现了在广泛的多模态理解和生成任务上的出色性能。SEED还具有组合性新兴能力,例如多轮上下文多模态生成,就像您的AI助手一样。SEED还包括SEED Tokenizer v1和SEED Tokenizer v2,它们可以将文本转换为图像。
LLMs 无需任何培训就能看见和听见
MILS是一个由Facebook Research发布的开源项目,旨在展示大型语言模型(LLMs)在未经过任何训练的情况下,能够处理视觉和听觉任务的能力。该技术通过利用预训练的模型和优化算法,实现了对图像、音频和视频的自动描述生成。这一技术突破为多模态人工智能的发展提供了新的思路,展示了LLMs在跨模态任务中的潜力。该模型主要面向研究人员和开发者,为他们提供了一个强大的工具来探索多模态应用。目前该项目是免费开源的,旨在推动学术研究和技术发展。
一个用于智能设备等的多模态原生代理框架。
OmAgent是一个多模态原生代理框架,用于智能设备等。它采用分治算法高效解决复杂任务,能预处理长视频并以类似人类的精度进行问答,还能基于用户请求和可选天气条件提供个性化服装建议等。目前官网未明确显示价格,但从功能来看,主要面向需要高效任务处理和智能交互的用户群体,如开发者、企业等。
MinMo是一款多模态大型语言模型,用于无缝语音交互。
MinMo是阿里巴巴集团通义实验室开发的一款多模态大型语言模型,拥有约80亿参数,专注于实现无缝语音交互。它通过多个阶段的训练,包括语音到文本对齐、文本到语音对齐、语音到语音对齐和全双工交互对齐,在140万小时的多样化语音数据和广泛的语音任务上进行训练。MinMo在语音理解和生成的各种基准测试中达到了最先进的性能,同时保持了文本大型语言模型的能力,并支持全双工对话,即用户和系统之间的同时双向通信。此外,MinMo还提出了一种新颖且简单的语音解码器,在语音生成方面超越了以往的模型。MinMo的指令遵循能力得到了增强,支持根据用户指令控制语音生成,包括情感、方言和语速等细节,并模仿特定的声音。MinMo的语音到文本延迟约为100毫秒,全双工延迟理论上约为600毫秒,实际约为800毫秒。MinMo的开发旨在克服以往对齐多模态模型的主要限制,为用户提供更自然、流畅和人性化的语音交互体验。
PaliGemma 2是一款强大的视觉-语言模型,支持多种语言的图像和文本处理任务。
PaliGemma 2是由Google开发的视觉-语言模型,它结合了SigLIP视觉模型和Gemma 2语言模型的能力,能够处理图像和文本输入,并生成相应的文本输出。该模型在多种视觉-语言任务上表现出色,如图像描述、视觉问答等。其主要优点包括强大的多语言支持、高效的训练架构以及在多种任务上的优异性能。PaliGemma 2的开发背景是为了解决视觉和语言之间的复杂交互问题,帮助研究人员和开发者在相关领域取得突破。
PaliGemma 2是一个强大的视觉-语言模型,支持多种视觉语言任务。
PaliGemma 2是一个由Google开发的视觉-语言模型,继承了Gemma 2模型的能力,能够处理图像和文本输入并生成文本输出。该模型在多种视觉语言任务上表现出色,如图像描述、视觉问答等。其主要优点包括强大的多语言支持、高效的训练架构和广泛的适用性。该模型适用于需要处理视觉和文本数据的各种应用场景,如社交媒体内容生成、智能客服等。
多模态大型语言模型,展示卓越的整体性能。
InternVL2.5-MPO是一个先进的多模态大型语言模型系列,它基于InternVL2.5和混合偏好优化构建。该模型整合了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型,包括InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。InternVL2.5-MPO在新版本中保留了与InternVL 2.5及其前身相同的模型架构,遵循“ViT-MLP-LLM”范式。该模型支持多图像和视频数据,通过混合偏好优化(MPO)进一步提升模型性能,使其在多模态任务中表现更优。
多模态大型语言模型,优化图像与文本交互能力
InternVL2_5-4B-MPO-AWQ是一个多模态大型语言模型(MLLM),专注于提升模型在图像和文本交互任务中的表现。该模型基于InternVL2.5系列,并通过混合偏好优化(MPO)进一步提升性能。它能够处理包括单图像和多图像、视频数据在内的多种输入,适用于需要图像和文本交互理解的复杂任务。InternVL2_5-4B-MPO-AWQ以其卓越的多模态能力,为图像-文本到文本的任务提供了一个强大的解决方案。
多模态大型语言模型,展示卓越的整体性能
InternVL2.5-MPO是一个先进的多模态大型语言模型系列,基于InternVL2.5和混合偏好优化构建。该模型集成了新增量预训练的InternViT和各种预训练的大型语言模型,如InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。它支持多图像和视频数据,并且在多模态任务中表现出色,能够理解和生成与图像相关的文本内容。
多模态大型语言模型,提升文本、图像和视频数据处理能力。
Valley是由字节跳动开发的多模态大型模型(MLLM),旨在处理涉及文本、图像和视频数据的多种任务。该模型在内部电子商务和短视频基准测试中取得了最佳结果,远超过其他开源模型,并在OpenCompass多模态模型评估排行榜上展现了出色的性能,平均得分67.40,位列已知开源MLLMs(<10B)中的前两名。
先进的多模态大型语言模型
InternVL2_5-2B-MPO是一个多模态大型语言模型系列,展示了卓越的整体性能。该系列基于InternVL2.5和混合偏好优化构建。它集成了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型,包括InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。该模型在多模态任务中表现出色,能够处理包括图像和文本在内的多种数据类型,适用于需要理解和生成多模态内容的场景。
多模态大语言模型,提升多模态推理能力
InternVL2-8B-MPO是一个多模态大语言模型(MLLM),通过引入混合偏好优化(MPO)过程,增强了模型的多模态推理能力。该模型在数据方面设计了自动化的偏好数据构建管线,并构建了MMPR这一大规模多模态推理偏好数据集。在模型方面,InternVL2-8B-MPO基于InternVL2-8B初始化,并使用MMPR数据集进行微调,展现出更强的多模态推理能力,且幻觉现象更少。该模型在MathVista上取得了67.0%的准确率,超越InternVL2-8B 8.7个点,且表现接近于大10倍的InternVL2-76B。
开源多模态大型语言模型系列
InternVL 2.5是基于InternVL 2.0的高级多模态大型语言模型系列,它在保持核心模型架构的同时,在训练和测试策略以及数据质量方面引入了显著的增强。该模型深入探讨了模型扩展与性能之间的关系,系统地探索了视觉编码器、语言模型、数据集大小和测试时配置的性能趋势。通过在包括多学科推理、文档理解、多图像/视频理解、现实世界理解、多模态幻觉检测、视觉定位、多语言能力和纯语言处理在内的广泛基准测试中进行的广泛评估,InternVL 2.5展现出了与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等领先商业模型相媲美的竞争力。特别是,该模型是第一个在MMMU基准测试中超过70%的开源MLLM,通过链式思考(CoT)推理实现了3.7个百分点的提升,并展示了测试时扩展的强大潜力。
多模态大型语言模型,融合视觉与语言理解。
InternVL2_5-4B是一个先进的多模态大型语言模型(MLLM),在InternVL 2.0的基础上进行了核心模型架构的维护,并在训练和测试策略以及数据质量上进行了显著增强。该模型在处理图像、文本到文本的任务中表现出色,特别是在多模态推理、数学问题解决、OCR、图表和文档理解等方面。作为开源模型,它为研究人员和开发者提供了强大的工具,以探索和构建基于视觉和语言的智能应用。
多模态大型语言模型,支持图像与文本的深度交互
InternVL 2.5 是一个先进的多模态大型语言模型系列,它在InternVL 2.0的基础上,通过引入显著的训练和测试策略增强以及数据质量提升,维持了其核心模型架构。该模型整合了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型,例如InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。InternVL 2.5 支持多图像和视频数据,具备动态高分辨率训练方法,能够在处理多模态数据时提供更好的性能。
多模态大型语言模型,支持图像和文本理解
InternVL 2.5是一系列先进的多模态大型语言模型(MLLM),它在InternVL 2.0的基础上,通过引入显著的训练和测试策略增强以及数据质量提升,保持了其核心模型架构。该模型集成了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型(LLMs),如InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。InternVL 2.5支持多图像和视频数据,通过动态高分辨率训练方法,增强了模型处理多模态数据的能力。
多模态大型语言模型,支持图像与文本的交互理解。
InternVL2_5-8B是由OpenGVLab开发的一款多模态大型语言模型(MLLM),它在InternVL 2.0的基础上进行了显著的训练和测试策略增强,以及数据质量提升。该模型采用'ViT-MLP-LLM'架构,集成了新增量预训练的InternViT与多种预训练语言模型,如InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP projector。InternVL 2.5系列模型在多模态任务上展现出卓越的性能,包括图像和视频理解、多语言理解等。
多模态大型语言模型,融合视觉与语言理解。
InternVL2_5-26B是一个先进的多模态大型语言模型(MLLM),在InternVL 2.0的基础上,通过引入显著的训练和测试策略增强以及数据质量提升,进一步发展而来。该模型保持了其前身的“ViT-MLP-LLM”核心模型架构,并集成了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型(LLMs),例如InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。InternVL 2.5系列模型在多模态任务中展现出卓越的性能,尤其在视觉感知和多模态能力方面。
先进的多模态大型语言模型系列
InternVL 2.5是OpenGVLab推出的多模态大型语言模型系列,它在InternVL 2.0的基础上进行了显著的训练和测试策略增强,以及数据质量提升。该模型系列能够处理图像、文本和视频数据,具备多模态理解和生成的能力,是当前多模态人工智能领域的前沿产品。InternVL 2.5系列模型以其高性能和开源特性,为多模态任务提供了强大的支持。
先进多模态大型语言模型系列
InternVL 2.5是一系列先进的多模态大型语言模型(MLLM),在InternVL 2.0的基础上,通过引入显著的训练和测试策略增强以及数据质量提升,进一步发展而来。该模型系列在视觉感知和多模态能力方面进行了优化,支持包括图像、文本到文本的转换在内的多种功能,适用于需要处理视觉和语言信息的复杂任务。
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