InternVL2_5-1B

Multimodales großes Sprachmodell, das Bild- und Textverständnis unterstützt.

Normales ProduktBildMultimodalGroßes Sprachmodell

InternVL 2.5 ist eine Reihe fortschrittlicher multimodaler großer Sprachmodelle (MLLM), die auf InternVL 2.0 aufbaut. Durch die Einführung signifikanter Verbesserungen der Trainings- und Teststrategien sowie der Datenqualität wurde die Kernmodellarchitektur beibehalten. Das Modell integriert das neu hinzugefügte, vorab trainierte InternViT mit verschiedenen vorab trainierten großen Sprachmodellen (LLMs) wie InternLM 2.5 und Qwen 2.5, wobei ein zufällig initialisierter MLP-Projektor verwendet wird. InternVL 2.5 unterstützt Multi-Bild- und Videodaten und verbessert durch dynamische hochauflösende Trainingsmethoden die Fähigkeit des Modells zur Verarbeitung multimodaler Daten.

Unterstützt dynamische hochauflösende Trainingsmethoden für multimodale Daten und verbessert die Fähigkeit des Modells
Multi-Bild- und Videodaten zu verarbeiten.
Verwendet eine 'ViT-MLP-LLM'-Architektur
die einen visuellen Encoder und ein Sprachmodell integriert
wobei die crossmodale Ausrichtung über einen MLP-Projektor erfolgt.
Bietet einen mehrstufigen Trainingsprozess
einschließlich MLP-Warm-up
inkrementellem Lernen des visuellen Encoders und Feinabstimmung des gesamten Modells anhand von Anweisungen
um die multimodale Fähigkeit des Modells zu optimieren.
Fügt eine progressive Skalierungsstrategie ein

Zielgruppe sind Forscher
Entwickler und Unternehmen
die große Mengen an Bild- und Textdaten verarbeiten und verstehen müssen. InternVL2_5-1B bietet ein leistungsstarkes multimodales Modell
das in verschiedenen Szenarien wie Bilderkennung
Textanalyse und crossmodaler Suche eingesetzt werden kann.

Verwenden Sie das InternVL2_5-1B-Modell für gemeinsame Verständnis- und Inferenzaufgaben von Bildern und Text.
Analysieren und vergleichen Sie in Multi-Bild-Verständnisaufgaben den Inhalt verschiedener Bilder mithilfe des InternVL2_5-1B-Modells.
Wenden Sie das InternVL2_5-1B-Modell auf die Videoinhaltsanalyse an
um wichtige Informationen und Ereignisse im Video zu extrahieren.

1. Installieren Sie die notwendigen Bibliotheken wie torch und transformers.
2. Laden Sie das InternVL2_5-1B-Modell mit AutoModel.from_pretrained.
3. Bereiten Sie die Eingabedaten vor
einschließlich Bilder und Text
und führen Sie eine Vorverarbeitung der Bilder durch.

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InternVL2_5-1B Neueste Verkehrssituation

Monatliche Gesamtbesuche

29742941

Absprungrate

44.20%

Durchschnittliche Seiten pro Besuch

5.9

Durchschnittliche Besuchsdauer

00:04:44

InternVL2_5-1B Besuchstrend

InternVL2_5-1B Geografische Verteilung der Besuche

InternVL2_5-1B Traffic-Quellen

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InternVL2_5-1B Alternativen

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

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.

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

InternVL 2.5 — Open-Source-Serie großer multimodaler Sprachmodelle

InternVL2_5-38B — Fortschrittliche Serie großer multimodaler Sprachmodelle

InternVL2_5-78B — Fortschrittliche Serie großer multimodaler Sprachmodelle

Molmo — Eine Familie fortschrittlicher multimodaler KI-Modelle

Gemini 1.5 Flash — Ein leichtgewichtiges, leistungsstarkes KI-Modell von Google, das für hochfrequente Aufgaben in großem Maßstab entwickelt wurde.

Qwen2.5-VL — Qwen2.5-VL ist ein leistungsstarkes visuell-linguistisches Modell, das Bild- und Videoinhalte versteht und entsprechenden Text generiert.

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

Janus-Pro-7B — Janus-Pro-7B ist ein neuartiges autoregressives Framework, das multimodalen Verständnis und Generierung vereint.

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.

AnyParser Pro — AnyParser Pro ist ein großes Sprachmodell, das schnell und präzise Inhalte aus PDF-, PPT- und Bilddateien extrahiert.

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 — 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.