需求人群:
"Pixtral 12B 适合需要进行复杂图像和文本处理的用户,如数据分析师、研究人员和开发人员。它的多模态能力使其成为处理图表、文档和图像的理想选择,同时保持了文本处理的高性能,适合需要在文本和图像之间进行复杂交互的场景。"
使用场景示例:
使用 Pixtral 12B 分析图表和图形,以理解数据趋势。
通过上传文档,回答有关文档内容的复杂问题。
结合多张图像信息,生成详细的报告或总结。
产品特色:
原生多模态,通过交错图像和文本数据进行训练。
在多模态任务上表现出色,特别是在指令遵循方面。
在文本基准测试中保持最先进性能。
支持可变图像尺寸和宽高比。
能够在长上下文窗口中处理多张图像。
新的视觉编码器,支持原生可变图像尺寸。
多模态 Transformer 解码器,能够处理任意数量的图像。
使用教程:
通过 Mistral AI 的平台或 Le Chat 界面尝试 Pixtral 12B。
在模型列表中选择 Pixtral 12B 并上传需要处理的图像。
提出关于图像的问题或指令,Pixtral 12B 将根据图像内容给出回答。
利用 API 调用,将 Pixtral 12B 集成到各种应用程序和工作流程中。
使用 mistral-inference 工具在本地运行模型,下载模型文件并加载。
构建请求,包括图像 URL 和文本提示,发送给模型进行处理。
获取模型的输出结果,并根据需要进一步处理或展示。
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多模态AI模型,图像理解与生成兼备
Mini-Gemini是由香港中文大学终身教授贾佳亚团队开发的多模态模型,具备精准的图像理解能力和高质量的训练数据。该模型结合图像推理和生成,提供不同规模的版本,性能与GPT-4和DALLE3相媲美。Mini-Gemini采用Gemini的视觉双分支信息挖掘方法和SDXL技术,通过卷积网络编码图像并利用Attention机制挖掘信息,同时结合LLM生成文本链接两个模型。
多模态大型语言模型,支持图像和文本处理。
Llama-3.2-11B-Vision 是 Meta 发布的一款多模态大型语言模型(LLMs),它结合了图像和文本处理的能力,旨在提高视觉识别、图像推理、图像描述和回答有关图像的一般问题的性能。该模型在常见的行业基准测试中的表现超过了众多开源和封闭的多模态模型。
首个多模态 Mistral 模型,支持图像和文本的混合任务处理。
Pixtral 12B 是 Mistral AI 团队开发的一款多模态 AI 模型,它能够理解自然图像和文档,具备出色的多模态任务处理能力,同时在文本基准测试中也保持了最先进的性能。该模型支持多种图像尺寸和宽高比,能够在长上下文窗口中处理任意数量的图像,是 Mistral Nemo 12B 的升级版,专为多模态推理而设计,不牺牲关键文本处理能力。
多模态图像生成模型
Instruct-Imagen是一个多模态图像生成模型,通过引入多模态指令,实现对异构图像生成任务的处理,并在未知任务中实现泛化。该模型利用自然语言整合不同的模态(如文本、边缘、风格、主题等),标准化丰富的生成意图。通过在预训练文本到图像扩散模型上进行两阶段框架的微调,采用检索增强训练和多样的图像生成任务微调,使得该模型在各种图像生成数据集上的人工评估结果表明,其在领域内与先前的任务特定模型相匹配或超越,并展现出对未知和更复杂任务的有希望的泛化能力。
多模态大型模型,处理文本、图像和视频数据
Valley是由字节跳动开发的尖端多模态大型模型,能够处理涉及文本、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,比其他开源模型表现更优。在OpenCompass测试中,与同规模模型相比,平均得分大于等于67.40,在小于10B模型中排名第二。Valley-Eagle版本参考了Eagle,引入了一个可以灵活调整令牌数量并与原始视觉令牌并行的视觉编码器,增强了模型在极端场景下的性能。
多模态大型模型,处理文本、图像和视频数据
Valley-Eagle-7B是由字节跳动开发的多模态大型模型,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,并在OpenCompass测试中展现出与同规模模型相比的卓越性能。Valley-Eagle-7B结合了LargeMLP和ConvAdapter构建投影器,并引入了VisionEncoder,以增强模型在极端场景下的性能。
高效扩展多模态大型语言模型至1000图像
LongLLaVA是一个多模态大型语言模型,通过混合架构高效扩展至1000图像,旨在提升图像处理和理解能力。该模型通过创新的架构设计,实现了在大规模图像数据上的有效学习和推理,对于图像识别、分类和分析等领域具有重要意义。
字节跳动自研大模型,提供多模态能力
豆包大模型是字节跳动推出的自研大模型,通过内部50+业务场景实践验证,每日万亿级tokens大使用量持续打磨,提供多模态能力,以优质模型效果为企业打造丰富的业务体验。产品家族包括多种模型,如通用模型、视频生成、文生图、图生图、同声传译等,满足不同业务需求。
大型多模态模型,处理多图像、视频和3D数据。
LLaVA-NeXT是一个大型多模态模型,它通过统一的交错数据格式处理多图像、视频、3D和单图像数据,展示了在不同视觉数据模态上的联合训练能力。该模型在多图像基准测试中取得了领先的结果,并在不同场景中通过适当的数据混合提高了之前单独任务的性能或保持了性能。
多模态视觉语言模型
MouSi是一种多模态视觉语言模型,旨在解决当前大型视觉语言模型(VLMs)面临的挑战。它采用集成专家技术,将个体视觉编码器的能力进行协同,包括图像文本匹配、OCR、图像分割等。该模型引入融合网络来统一处理来自不同视觉专家的输出,并在图像编码器和预训练LLMs之间弥合差距。此外,MouSi还探索了不同的位置编码方案,以有效解决位置编码浪费和长度限制的问题。实验结果表明,具有多个专家的VLMs表现出比孤立的视觉编码器更出色的性能,并随着整合更多专家而获得显著的性能提升。
多模态大型语言模型,支持图像和文本理解。
Pixtral-12b-240910是由Mistral AI团队发布的多模态大型语言模型,它能够处理和理解图像以及文本信息。该模型采用了先进的神经网络架构,能够通过图像和文本的结合输入,提供更加丰富和准确的输出结果。它在图像识别、自然语言处理和多模态交互方面展现出卓越的性能,对于需要图像和文本同时处理的应用场景具有重要意义。
多模态文本到图像生成模型
EMMA是一个基于最前沿的文本到图像扩散模型ELLA构建的新型图像生成模型,能够接受多模态提示,通过创新的多模态特征连接器设计,有效整合文本和补充模态信息。该模型通过冻结原始T2I扩散模型的所有参数,并仅调整一些额外层,揭示了预训练的T2I扩散模型可以秘密接受多模态提示的有趣特性。EMMA易于适应不同的现有框架,是生成个性化和上下文感知图像甚至视频的灵活有效工具。
多模态自回归模型,擅长文本生成图像
Lumina-mGPT是一个多模态自回归模型家族,能够执行各种视觉和语言任务,特别是在从文本描述生成灵活的逼真图像方面表现突出。该模型基于xllmx模块实现,支持以LLM为中心的多模态任务,适用于深度探索和快速熟悉模型能力。
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。
多模态大型语言模型,理解长图像序列。
mPLUG-Owl3是一个多模态大型语言模型,专注于长图像序列的理解。它能够从检索系统中学习知识,与用户进行图文交替对话,并观看长视频,记住其细节。模型的源代码和权重已在HuggingFace上发布,适用于视觉问答、多模态基准测试和视频基准测试等场景。
情商智商俱佳的多模态大模型
西湖大模型是心辰智能云推出的一款具有高情商和智商的多模态大模型,它能够处理包括文本、图像、声音等多种数据类型,为用户提供智能对话、写作、绘画、语音等AI服务。该模型通过先进的人工智能算法,能够理解和生成自然语言,适用于多种场景,如心理咨询、内容创作、客户服务等,具有高度的定制性和灵活性。西湖大模型的推出,标志着心辰智能云在AI领域的技术实力和创新能力,为用户提供了更加丰富和高效的智能服务体验。
支持同时理解和生成图像的多模态大型语言模型
Mini-Gemini是一个多模态视觉语言模型,支持从2B到34B的系列密集和MoE大型语言模型,同时具备图像理解、推理和生成能力。它基于LLaVA构建,利用双视觉编码器提供低分辨率视觉嵌入和高分辨率候选区域,采用补丁信息挖掘在高分辨率区域和低分辨率视觉查询之间进行补丁级挖掘,将文本与图像融合用于理解和生成任务。支持包括COCO、GQA、OCR-VQA、VisualGenome等多个视觉理解基准测试。
多模态12B参数模型,结合视觉编码器处理图像和文本。
Pixtral-12B-2409是由Mistral AI团队开发的多模态模型,包含12B参数的多模态解码器和400M参数的视觉编码器。该模型在多模态任务中表现出色,支持不同尺寸的图像,并在文本基准测试中保持最前沿的性能。它适用于需要处理图像和文本数据的高级应用,如图像描述生成、视觉问答等。
前沿级多模态AI模型,提供图像和文本理解
Pixtral Large是Mistral AI推出的一款前沿级多模态AI模型,基于Mistral Large 2构建,具备领先的图像理解能力,能够理解文档、图表和自然图像,同时保持Mistral Large 2在文本理解方面的领先地位。该模型在多模态基准测试中表现优异,特别是在MathVista、ChartQA和DocVQA等测试中超越了其他模型。Pixtral Large在MM-MT-Bench测试中也展现了竞争力,超越了包括Claude-3.5 Sonnet在内的多个模型。该模型适用于研究和教育用途的Mistral Research License (MRL),以及适用于商业用途的Mistral Commercial License。
多模态语言模型
SpeechGPT是一种多模态语言模型,具有内在的跨模态对话能力。它能够感知并生成多模态内容,遵循多模态人类指令。SpeechGPT-Gen是一种扩展了信息链的语音生成模型。SpeechAgents是一种具有多模态多代理系统的人类沟通模拟。SpeechTokenizer是一种统一的语音标记器,适用于语音语言模型。这些模型和数据集的发布日期和相关信息均可在官方网站上找到。
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,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。
小型多模态模型,支持图像和文本生成
Fuyu-8B是由Adept AI训练的多模态文本和图像转换模型。它具有简化的架构和训练过程,易于理解、扩展和部署。它专为数字代理设计,可以支持任意图像分辨率,回答关于图表和图形的问题,回答基于UI的问题,并对屏幕图像进行细粒度定位。它的响应速度很快,可以在100毫秒内处理大型图像。尽管针对我们的用例进行了优化,但它在标准图像理解基准测试中表现良好,如视觉问答和自然图像字幕。请注意,我们发布的模型是一个基础模型,我们希望您根据具体的用例进行微调,例如冗长的字幕或多模态聊天。在我们的经验中,该模型对于少样本学习和各种用例的微调都表现良好。
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。
多模态语言模型预测网络
Honeybee是一个适用于多模态语言模型的局部性增强预测器。它能够提高多模态语言模型在不同下游任务上的性能,如自然语言推理、视觉问答等。Honeybee的优势在于引入了局部性感知机制,可以更好地建模输入样本之间的依赖关系,从而增强多模态语言模型的推理和问答能力。
基于文本生成图像的多模态扩散变换器模型
Stable Diffusion 3.5 Medium是一个基于文本到图像的生成模型,由Stability AI开发,具有改进的图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率。该模型使用了三个固定的预训练文本编码器,通过QK-规范化提高训练稳定性,并在前12个变换层中引入双注意力块。它在多分辨率图像生成、一致性和各种文本到图像任务的适应性方面表现出色。
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