InternVL2_5-8B

Multimodales großes Sprachmodell, das interaktives Verständnis von Bildern und Text unterstützt.

Normales ProduktBildMultimodalGroßes Sprachmodell

InternVL2_5-8B ist ein von OpenGVLab entwickeltes multimodales großes Sprachmodell (MLLM), das auf Basis von InternVL 2.0 durch deutlich verbesserte Trainings- und Teststrategien sowie höhere Datenqualität optimiert wurde. Das Modell verwendet die Architektur 'ViT-MLP-LLM' und integriert einen inkrementell vortrainierten InternViT mit verschiedenen vortrainierten Sprachmodellen wie InternLM 2.5 und Qwen 2.5, wobei ein MLP-Projektor mit zufälliger Initialisierung verwendet wird. Die Modelle der InternVL 2.5-Serie zeigen eine herausragende Leistung bei multimodale Aufgaben, darunter Bild- und Videoverständnis sowie mehrsprachiges Verständnis.

- Dynamische Verarbeitung multimodaler Daten mit hoher Auflösung: Kann Einzelbilder
Mehrbild- und Videodatenmengen verarbeiten.
- Trainingspipeline für ein einziges Modell: Umfasst drei Phasen: MLP-Warmstart
inkrementelles Lernen von ViT und Feinabstimmung des vollständigen Modells mit Anweisungen.
- Progressive Skalierungsstrategie: Durch Training auf kleineren LLMs und anschließende Übertragung des visuellen Encoders auf größere LLMs ohne erneutes Training.
- Verbesserte Trainingstechniken: Einschließlich zufälliger JPEG-Komprimierung und Verlustgewichtung
um die Robustheit des Modells gegenüber verrauschten Bildern zu erhöhen.
- Datenorganisation und -filterung: Steuerung der Organisation der Trainingsdaten durch Parameter und Design einer effizienten Datenfilterpipeline zum Entfernen von minderwertigen Beispielen.
- Bewertung der multimodale Fähigkeiten: Bewertung in verschiedenen Bereichen wie multimodales Schlussfolgern
Mathematik

Die Zielgruppe sind Forscher
Entwickler und Unternehmen
insbesondere solche
die Bild- und Textverständnis sowie die Analyse multimodaler Daten benötigen. InternVL2_5-8B eignet sich aufgrund seiner leistungsstarken multimodale Verarbeitungsfähigkeiten und effizienten Trainingsstrategien für Benutzer
die innovative Anwendungen in den Bereichen Bilderkennung

- Verwendung von InternVL2_5-8B für Bildbeschreibung und Bildbeantwortung.
- Verwendung des Modells für mehrsprachige Bildbeschriftung und -klassifizierung.
- Anwendung des Modells auf das Verständnis und die Analyse von Videoinhalten.

1. Installation der notwendigen Bibliotheken wie torch und transformers.
2. Laden des Modells und des Tokenizers von Hugging Face.
3. Vorbereitung der Eingabedaten
einschließlich Bild und Text.
4. Vorverarbeitung des Bildes

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InternVL2_5-8B Neueste Verkehrssituation

Monatliche Gesamtbesuche

29742941

Absprungrate

44.20%

Durchschnittliche Seiten pro Besuch

5.9

Durchschnittliche Besuchsdauer

00:04:44

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InternVL2_5-8B Alternativen

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

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

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

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

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Llama 3 — Leistungsstarkes, neues Open-Source-Sprachmodell der nächsten Generation

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CLaMP 3 — CLaMP 3 ist ein einheitlicher Rahmen für die musikbezogene Informationsrecherche über verschiedene Modalitäten und Sprachen hinweg.

Mistral-Small-24B-Instruct-2501 — Mistral Small 24B ist ein mehrsprachiges, leistungsstarkes, anweisungen feinabgestimmtes großes Sprachmodell für diverse Anwendungsfälle.

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.

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

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

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

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

InternVL2_5-2B-MPO — Fortgeschrittenes multimodales großes Sprachmodell

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EXAONE-3.5-2.4B-Instruct — Von LG AI Research entwickeltes, zweisprachiges Textgenerierungsmodell

InternVL 2.5 — Open-Source-Serie großer multimodaler Sprachmodelle