InternVL2_5-78B

Fortschrittliche Serie großer multimodaler Sprachmodelle

Normales ProduktBildMultimodalGroßes Sprachmodell

InternVL 2.5 ist eine Reihe fortschrittlicher großer multimodaler Sprachmodelle (MLLM), die auf InternVL 2.0 aufbaut und durch die Einführung deutlich verbesserter Trainings- und Teststrategien sowie einer höheren Datenqualität weiterentwickelt wurde. Diese Modellreihe wurde hinsichtlich visueller Wahrnehmung und multimodaler Fähigkeiten optimiert und unterstützt verschiedene Funktionen, darunter die Bild-zu-Text-Konvertierung, und eignet sich für komplexe Aufgaben, die die Verarbeitung von visuellen und sprachlichen Informationen erfordern.

Unterstützung einer dynamischen hochauflösenden Trainingsmethode für multimodale Daten
um die Fähigkeit des Modells zur Verarbeitung von mehreren Bildern und Videos zu verbessern.
Verwendung der Modellarchitektur 'ViT-MLP-LLM'
die das neu vortrainierte InternViT und verschiedene vortrainierte große Sprachmodelle integriert.
Effektive Kombination von visueller Kodierung und Sprachmodell durch einen zufällig initialisierten MLP-Projektor.
Einführung einer progressiven Skalierungsstrategie zur Optimierung der Ausrichtung des visuellen Kodierers und des großen Sprachmodells.
Anwendung von zufälliger JPEG-Komprimierung und Verlustumgewichtung
um die Robustheit des Modells gegenüber verrauschten Bildern zu verbessern und den NTP-Verlust für Antworten unterschiedlicher Länge auszugleichen.
Unterstützung der Eingabe von mehreren Bildern und Videodaten
wodurch der Anwendungsbereich des Modells in multimodalen Aufgaben erweitert wird.

Die Zielgruppe umfasst Forscher
Entwickler und Unternehmensanwender
insbesondere Entwickler von KI-Anwendungen
die visuelle und sprachliche Daten verarbeiten müssen. InternVL2_5-78B eignet sich aufgrund seiner leistungsstarken multimodalen Verarbeitungsfähigkeiten und effizienten Trainingsstrategien für die Entwicklung von Anwendungen in den Bereichen Bilderkennung
Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen.

Bildbeschreibungsgenerierung mit InternVL2_5-78B: Umwandlung von Bildinhalten in eine Textbeschreibung.
Analyse und Vergleich der Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen verschiedenen Bildern in Aufgaben zum Verständnis mehrerer Bilder mithilfe von InternVL2_5-78B.
Im Bereich des Videoverständnisses kann InternVL2_5-78B Videoframedaten verarbeiten und eine detaillierte Analyse des Videobinhalts liefern.

1. Rufen Sie die Hugging Face-Website auf und suchen Sie nach dem Modell InternVL2_5-78B.
2. Laden Sie das Modell entsprechend dem gewünschten Anwendungsfall herunter und laden Sie es.
3. Bereiten Sie die Eingabedaten vor
einschließlich Bild- und Textdaten
und führen Sie eine geeignete Vorverarbeitung durch.

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InternVL2_5-78B Neueste Verkehrssituation

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44.20%

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InternVL2_5-78B Alternativen

InternVL2_5-78B — Fortschrittliche Serie großer multimodaler Sprachmodelle

InternVL2_5-8B-MPO — Großes multimodales Sprachmodell mit hervorragender Gesamtperformance.

InternVL2_5-4B-MPO-AWQ — Großes multimodales Sprachmodell, optimiert für die Interaktion zwischen Bild und Text.

Valley 2.0 — Multimodales großes Sprachmodell zur Verbesserung der Verarbeitung von Text-, Bild- und Videodaten.

InternVL 2.5 — Open-Source-Serie großer multimodaler Sprachmodelle

InternVL2_5-1B — Multimodales großes Sprachmodell, das Bild- und Textverständnis unterstützt.

Mobile-Agent — Autonomer multimodaler mobiler Geräteagent

MNN Großmodell Android App — Eine voll funktionsfähige Android-Anwendung für ein großes Sprachmodell mit Multimodalitätsunterstützung.

InternVL2.5-78B-MPO — Dies ist eine Serie fortschrittlicher multimodaler großer Sprachmodelle, die eine herausragende Gesamtleistung aufweisen.

MinMo — MinMo ist ein multimodaler großes Sprachmodell für nahtlose Sprachinteraktion.

InternVL2.5-38B-MPO — Die InternVL2.5-MPO-Modellreihe basiert auf InternVL2.5 und der Mixed Preference Optimization (MPO) und bietet herausragende Leistung.

InternVL2_5-26B-MPO-AWQ — Ein fortschrittliches, multimodal großes Sprachmodell mit herausragender multimodaler Inferenzfähigkeit.

VITA-1.5 — VITA-1.5: Ein multimodaler großes Sprachmodell der GPT-4o-Klasse für Echtzeit-Video- und Sprachinteraktion

InternVL2_5-26B-MPO — Großes multimodaler Sprachmodell, das die Interaktion zwischen visuellen und sprachlichen Informationen verbessert.

InternVL2_5-8B-MPO-AWQ — Großes multimodales Sprachmodell zur Verbesserung der Interaktion zwischen Bild und Sprache.

InternVL2_5-4B-MPO — Großes, multimodales Sprachmodell, das herausragende Gesamtperformanz zeigt.

Valley-Eagle-7B — Multimodales großes Sprachmodell zur Verarbeitung von Text-, Bild- und Videodaten.

Valley — Multimodales großes Sprachmodell zur Verarbeitung von Text-, Bild- und Videodaten

InternVL2_5-2B-MPO — Fortgeschrittenes multimodales großes Sprachmodell

InternVL2_5-1B-MPO — Multimodales großes Sprachmodell zur Verbesserung des umfassenden Verständnisses von visuellen und sprachlichen Informationen.

InternVL2-8B-MPO — Multimodales großes Sprachmodell zur Verbesserung der multimodalen Inferenzfähigkeit.

Command R7B — Schnell und effizient arbeitendes generatives KI-Modell

InternVL2_5-4B — Großes multimodales Sprachmodell, das visuelles und sprachliches Verständnis vereint.

InternVL2_5-2B — Großes multimodales Sprachmodell, das eine tiefgreifende Interaktion zwischen Bildern und Text unterstützt.

InternVL2_5-8B — Multimodales großes Sprachmodell, das interaktives Verständnis von Bildern und Text unterstützt.

InternVL2_5-26B — Großes multimodales Sprachmodell, das visuelle und sprachliche Verständnisse integriert.

InternVL2_5-38B — Fortschrittliche Serie großer multimodaler Sprachmodelle

Amazon Nova — Amazon Nova ist ein neues, leistungsstarkes Grundmodell von Amazon, das modernste Intelligenz und branchenführende Wirtschaftlichkeit bietet.

Pixtral-Large-Instruct-2411 — Multimodales großes Sprachmodell mit 124 Milliarden Parametern

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