Megrez-3B-Omni

Megrez-3B-Omni是由无问芯穹研发的端侧全模态理解模型,基于大语言模型Megrez-3B-Instruct扩展,具备图片、文本、音频三种模态数据的理解分析能力。该模型在图像理解、语言理解、语音理解方面均取得最优精度,支持中英文语音输入及多轮对话,支持对输入图片的语音提问,根据语音指令直接响应文本,在多项基准任务上取得了领先的结果。

需求人群:

"Megrez-3B-Omni适用于需要进行多模态数据处理和分析的企业和开发者,如智能客服、图像识别、语音助手等领域。其高精度和多模态能力使其成为提升产品智能化水平的理想选择。"

使用场景示例:

在智能客服系统中,通过Megrez-3B-Omni模型理解用户上传的图片和语音信息,提供更准确的服务。

在教育领域,利用模型的多模态能力,开发辅助教学工具,帮助学生更好地理解和记忆知识点。

在智能家居领域,通过模型实现对家庭设备的语音控制,提升用户体验。

产品特色:

图像理解:基于SigLip-400M构建图像Token,在OpenCompass榜单上平均得分66.2,超越其他更大参数规模的模型。

文本处理:保持在C-EVAL、MMLU/MMLU Pro、AlignBench等多个测试集上的最优精度优势。

语音理解:采用Qwen2-Audio/whisper-large-v3的Encoder作为语音输入,支持中英文语音输入及多轮对话。

多模态交互:支持图文/图音等多种模态和模型进行交互。

端侧部署:模型设计考虑端侧部署,适用于对响应速度和数据处理有要求的应用场景。

高精度:在多个主流多模态评测基准上取得领先精度。

开源协议:遵循Apache-2.0协议开源,可自由使用和修改。

使用教程:

1. 安装必要的环境和库,如torch和transformers。

2. 从Hugging Face网站下载Megrez-3B-Omni模型。

3. 根据提供的代码示例,设置模型路径并加载模型。

4. 准备输入数据,包括文本、图像和音频等。

5. 通过模型的chat函数,传入准备好的消息和内容,进行多模态交互。

6. 获取模型的响应,并根据需要进行后续处理。

7. 根据使用场景,可以调整模型参数,如max_new_tokens、temperature等,以优化性能。

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