InternVL 2.5
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。
产品详情
开源多模态大型语言模型系列
主要功能
使用教程
使用示例
- 在医疗领域，InternVL 2.5可以帮助分析医学影像和病例报告，辅助医生做出诊断。
- 在教育领域，该模型可以用于开发智能教育助手，帮助学生理解和掌握复杂概念。
- 在安全领域，InternVL 2.5可以用于检测和过滤网络上的虚假信息和图像，保护用户免受误导。
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