需求人群:
"目标受众为研究人员、开发者以及企业用户,特别是那些需要处理多模态数据(如图像和文本)并希望提升模型推理能力的群体。InternVL2-8B-MPO能够提供更准确的数据分析和生成更可靠结果,适合用于提升产品智能化水平和决策支持。"
使用场景示例:
在MathVista数据集上进行准确率测试,达到67.0%的准确率。
使用InternVL2-8B-MPO进行图像描述生成,提供详细的图像内容描述。
在多图像推理任务中,比较不同图像间的相似性和差异性。
产品特色:
• 多模态推理能力提升:通过混合偏好优化(MPO)增强模型的多模态推理能力。
• 高准确率:在MathVista上达到67.0%的准确率,显著优于InternVL2-8B。
• 减少幻觉现象:与InternVL2-8B相比,幻觉现象更少。
• 支持多种部署方式:包括使用LMDeploy进行模型部署。
• 兼容多种语言:作为一个多语言模型,支持不同语言的理解和生成。
• 适用多种任务:包括图像-文本-文本任务,能够处理和生成与图像相关的文本。
• 模型微调:支持在多个平台上进行模型微调,以适应特定任务。
• 易于使用:提供详细的快速启动指南和API,方便用户快速上手。
使用教程:
1. 安装必要的库,如transformers和torch。
2. 使用AutoModel.from_pretrained加载InternVL2-8B-MPO模型。
3. 准备输入数据,包括文本和图像。
4. 使用模型进行推理,生成与输入相关的输出。
5. 根据需要对输出进行后处理,如文本格式化或图像显示。
6. 如有需要,可以对模型进行微调,以适应特定的应用场景。
7. 部署模型到生产环境,可以使用LMDeploy工具进行模型部署。
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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。
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。
MedRAX是一个用于胸部X光片解读的医疗推理AI代理,整合多种分析工具,无需额外训练即可处理复杂医疗查询。
MedRAX是一个创新的AI框架,专门用于胸部X光(CXR)的智能分析。它通过整合最先进的CXR分析工具和多模态大型语言模型,能够动态处理复杂的医疗查询。MedRAX无需额外训练即可运行,支持实时CXR解读,适用于多种临床场景。其主要优点包括高度的灵活性、强大的推理能力以及透明的工作流程。该产品面向医疗专业人员,旨在提高诊断效率和准确性,推动医疗AI的实用化。
一款支持多模态功能的全功能大语言模型安卓应用。
MNN 大模型 Android App 是阿里巴巴开发的一款基于大语言模型(LLM)的安卓应用。它支持多种模态输入和输出,包括文本生成、图像识别、音频转录等。该应用通过优化推理性能,确保在移动设备上高效运行,同时保护用户数据隐私,所有处理均在本地完成。它支持多种领先的模型提供商,如 Qwen、Gemma、Llama 等,适用于多种场景。
UI-TARS 是一个用于自动化图形用户界面交互的下一代原生 GUI 代理模型。
UI-TARS 是由字节跳动开发的一种新型 GUI 代理模型,专注于通过类似人类的感知、推理和行动能力与图形用户界面进行无缝交互。该模型将感知、推理、定位和记忆等关键组件集成到单一的视觉语言模型中,能够实现无需预定义工作流程或手动规则的端到端任务自动化。其主要优点包括强大的跨平台交互能力、多步任务执行能力以及从合成和真实数据中学习的能力,适用于多种自动化场景,如桌面、移动和网页环境。
Doubao-1.5-pro 是一个高性能的稀疏 MoE 大语言模型,专注于推理性能与模型能力的极致平衡。
Doubao-1.5-pro 是由豆包团队开发的高性能稀疏 MoE(Mixture of Experts)大语言模型。该模型通过训练-推理一体化设计,实现了模型性能与推理性能的极致平衡。它在多个公开评测基准上表现出色,尤其在推理效率和多模态能力方面具有显著优势。该模型适用于需要高效推理和多模态交互的场景,如自然语言处理、图像识别和语音交互等。其技术背景基于稀疏激活的 MoE 架构,通过优化激活参数比例和训练算法,实现了比传统稠密模型更高的性能杠杆。此外,该模型还支持动态调整参数,以适应不同的应用场景和成本需求。
Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 是一款增强推理模型,能够展示其思考过程以提升性能和可解释性。
Gemini Flash Thinking 是 Google DeepMind 推出的最新 AI 模型,专为复杂任务设计。它能够展示推理过程,帮助用户更好地理解模型的决策逻辑。该模型在数学和科学领域表现出色,支持长文本分析和代码执行功能。它旨在为开发者提供强大的工具,以推动人工智能在复杂任务中的应用。
Kimi k1.5 是一个通过强化学习扩展的多模态语言模型,专注于提升推理和逻辑能力。
Kimi k1.5 是由 MoonshotAI 开发的多模态语言模型,通过强化学习和长上下文扩展技术,显著提升了模型在复杂推理任务中的表现。该模型在多个基准测试中达到了行业领先水平,例如在 AIME 和 MATH-500 等数学推理任务中超越了 GPT-4o 和 Claude Sonnet 3.5。其主要优点包括高效的训练框架、强大的多模态推理能力以及对长上下文的支持。Kimi k1.5 主要面向需要复杂推理和逻辑分析的应用场景,如编程辅助、数学解题和代码生成等。
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。
VITA-1.5: 实时视觉和语音交互的GPT-4o级多模态大语言模型
VITA-1.5 是一款开源的多模态大语言模型,旨在实现接近实时的视觉和语音交互。它通过显著降低交互延迟和提升多模态性能,为用户提供更流畅的交互体验。该模型支持英语和中文,适用于多种应用场景,如图像识别、语音识别和自然语言处理等。其主要优点包括高效的语音处理能力和强大的多模态理解能力。
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。
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。
Google新一代AI模型,开启智能助理新时代。
Gemini 2.0是Google DeepMind推出的最新AI模型,旨在为“智能助理时代”提供支持。该模型在多模态能力上进行了升级,包括原生图像和音频输出以及工具使用能力,使得构建新的AI智能助理更加接近通用助理的愿景。Gemini 2.0的发布,标志着Google在AI领域的深入探索和持续创新,通过提供更强大的信息处理和输出能力,使得信息更加有用,为用户带来更高效和便捷的体验。
大规模多模态推理与指令调优平台
MAmmoTH-VL是一个大规模多模态推理平台,它通过指令调优技术,显著提升了多模态大型语言模型(MLLMs)在多模态任务中的表现。该平台使用开放模型创建了一个包含1200万指令-响应对的数据集,覆盖了多样化的、推理密集型的任务,并提供了详细且忠实的理由。MAmmoTH-VL在MathVerse、MMMU-Pro和MuirBench等基准测试中取得了最先进的性能,展现了其在教育和研究领域的重要性。
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。
开源大语言模型,匹配专有强大能力。
Open O1是一个开源项目,旨在通过开源创新,匹配专有的强大O1模型能力。该项目通过策划一组O1风格的思考数据,用于训练LLaMA和Qwen模型,赋予了这些较小模型更强大的长期推理和解决问题的能力。随着Open O1项目的推进,我们将继续推动大型语言模型的可能性,我们的愿景是创建一个不仅能够实现类似O1的性能,而且在测试时扩展性方面也处于领先地位的模型,使高级AI能力为所有人所用。通过社区驱动的开发和对道德实践的承诺,Open O1将成为AI进步的基石,确保技术的未来发展是开放的,并对所有人有益。
微软轻量级、先进的多模态模型,专注于文本和视觉的高质量推理密集数据。
Phi-3 Vision是一个轻量级、最先进的开放多模态模型,基于包括合成数据和经过筛选的公开可用网站在内的数据集构建,专注于文本和视觉的非常高质量的推理密集数据。该模型属于Phi-3模型家族,多模态版本支持128K上下文长度(以token计),经过严格的增强过程,结合了监督微调和直接偏好优化,以确保精确的指令遵循和强大的安全措施。
面向长期视频理解的大规模多模态模型
MA-LMM是一种基于大语言模型的大规模多模态模型,主要针对长期视频理解进行设计。它采用在线处理视频的方式,并使用记忆库存储过去的视频信息,从而可以在不超过语言模型上下文长度限制或GPU内存限制的情况下,参考历史视频内容进行长期分析。MA-LMM可以无缝集成到当前的多模态语言模型中,并在长视频理解、视频问答和视频字幕等任务上取得了领先的性能。
基于开发者构建的生产 AI 平台
Fireworks 与世界领先的生成式 AI 研究人员合作,以最快的速度提供最佳模型。拥有经 Fireworks 精心筛选和优化的模型,以及企业级吞吐量和专业的技术支持。定位为最快速且最可靠的 AI 平台。
文档理解的模块化多模态大语言模型
mPLUG-DocOwl 是一款用于文档理解的模块化多模态大语言模型,能够处理 OCR-free 文档理解任务。该模型具有出色的性能表现,支持文档视觉问答、信息问答、图表问答等多种任务。用户可以通过模型提供的在线演示来体验其强大功能。
基于多模态的 AI 模型,无缝进行图像、视频、音频和代码的推理
Google Gemini 是一款基于多模态的 AI 模型,能够无缝进行图像、视频、音频和代码的推理。Gemini 是 DeepMind 推出的最先进的 AI 模型,能够在 MMLU(大规模多任务语言理解)等各项测试中超越人类专家。Gemini 具有出色的推理能力,在各种多模态任务中取得了最先进的性能。
Huginn-0125是一个35亿参数的潜变量循环深度模型,擅长推理和代码生成。
Huginn-0125是一个由马里兰大学帕克分校Tom Goldstein实验室开发的潜变量循环深度模型。该模型拥有35亿参数,经过8000亿个token的训练,在推理和代码生成方面表现出色。其核心特点是通过循环深度结构在测试时动态调整计算量,能够根据任务需求灵活增加或减少计算步骤,从而在保持性能的同时优化资源利用。该模型基于开源的Hugging Face平台发布,支持社区共享和协作,用户可以自由下载、使用和进一步开发。其开源性和灵活的架构使其成为研究和开发中的重要工具,尤其是在资源受限或需要高性能推理的场景中。
VideoRAG 是一个用于处理极长上下文视频的检索增强型生成框架。
VideoRAG 是一种创新的检索增强型生成框架,专门用于理解和处理极长上下文视频。它通过结合图驱动的文本知识锚定和层次化多模态上下文编码,实现了对无限制长度视频的理解。该框架能够动态构建知识图谱,保持多视频上下文的语义连贯性,并通过自适应多模态融合机制优化检索效率。VideoRAG 的主要优点包括高效的极长上下文视频处理能力、结构化的视频知识索引以及多模态检索能力,使其能够为复杂查询提供全面的回答。该框架在长视频理解领域具有重要的技术价值和应用前景。
Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,能够理解图像和视频内容并生成相应文本。
Qwen2.5-VL 是 Qwen 团队推出的最新旗舰视觉语言模型,是视觉语言模型领域的重要进步。它不仅能够识别常见物体,还能分析图像中的文字、图表、图标等复杂内容,并支持对长视频的理解和事件定位。该模型在多个基准测试中表现出色,尤其在文档理解和视觉代理任务中具有显著优势,展现了强大的视觉理解和推理能力。其主要优点包括高效的多模态理解、强大的长视频处理能力以及灵活的工具调用能力,适用于多种应用场景。
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