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InternVL2-8B-MPO

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。

#多模态
#推理
#大语言模型
#混合偏好优化
#图像-文本-文本
定价: 免费
InternVL2-8B-MPO

产品详情

多模态大语言模型,提升多模态推理能力

主要功能

1
• 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。
2
• 高准确率:在MathVista上达到67.0%的准确率,显著优于InternVL2-8B。
3
• 减少幻觉现象:与InternVL2-8B相比,幻觉现象更少。
4
• 支持多种部署方式:包括使用LMDeploy进行模型部署。
5
• 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。
6
• 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。
7
• 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。
8
• 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
1. 安装必要的库,如transformers和torch。
2
2. 使用AutoModel.from_pretrained加载InternVL2-8B-MPO模型。
3
3. 准备输入数据,包括文本和图像。
4
4. 使用模型进行推理,生成与输入相关的输出。
5
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
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
7. 部署模型到生产环境,可以使用LMDeploy工具进行模型部署。

使用示例

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。

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