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InternVL2_5-1B

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。

#机器学习
#多模态
#大型语言模型
#图像识别
#文本理解
定价: 免费
InternVL2_5-1B

产品详情

多模态大型语言模型,支持图像和文本理解

主要功能

1
支持多模态数据的动态高分辨率训练方法,增强模型处理多图像和视频数据的能力。
2
采用'ViT-MLP-LLM'架构,集成视觉编码器和语言模型,通过MLP投影器进行跨模态对齐。
3
提供多阶段训练流程,包括MLP预热、视觉编码器增量学习和全模型指令调整,以优化模型的多模态能力。
4
引入渐进式扩展策略,有效对齐视觉编码器与大型语言模型,减少冗余,提高训练效率。
5
应用随机JPEG压缩和损失重新加权技术,提高模型对噪声图像的鲁棒性并平衡不同长度响应的NTP损失。
6
设计了高效的数据过滤管道,移除低质量样本,确保模型训练的数据质量。

使用教程

1
1. 安装必要的库,如torch和transformers。
2
2. 使用AutoModel.from_pretrained加载InternVL2_5-1B模型。
3
3. 准备输入数据,包括图像和文本,并对图像进行预处理。
4
4. 将预处理后的图像和文本输入模型,进行多模态任务。
5
5. 根据需要调整模型参数,如最大新令牌数和采样策略。
6
6. 获取模型输出,并根据输出进行后续分析或应用。
7
7. 如需进行多轮对话或多图像理解任务,重复步骤3-6,并根据上下文调整输入。

使用示例

使用InternVL2_5-1B模型进行图像和文本的联合理解和推理任务。

在多图像理解任务中,利用InternVL2_5-1B模型分析和比较不同图像内容。

将InternVL2_5-1B模型应用于视频内容分析,提取视频中的关键信息和事件。

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