InternVL2_5-8B

Modelo de lenguaje grande multimodal que admite la comprensión interactiva de imágenes y texto.

Producto ComúnImagenMultimodalModelo de lenguaje grande

InternVL2_5-8B es un modelo de lenguaje grande multimodal (MLLM) desarrollado por OpenGVLab. Se basa en InternVL 2.0, pero con mejoras significativas en las estrategias de entrenamiento y prueba, así como en la calidad de los datos. El modelo utiliza la arquitectura 'ViT-MLP-LLM', integrando InternViT con preentrenamiento incremental y varios modelos de lenguaje preentrenados, como InternLM 2.5 y Qwen 2.5, utilizando un proyector MLP con inicialización aleatoria. Los modelos de la serie InternVL 2.5 muestran un rendimiento excepcional en tareas multimodales, incluyendo la comprensión de imágenes y vídeo, y la comprensión multilingüe.

- Procesamiento de datos multimodales de alta resolución dinámica: capaz de procesar conjuntos de datos de imágenes individuales
múltiples imágenes y vídeo.
- Pipeline de entrenamiento de modelo único: incluye tres etapas: precalentamiento MLP
aprendizaje incremental ViT y ajuste de instrucciones del modelo completo.
- Estrategia de expansión progresiva: mediante el entrenamiento primero en un LLM más pequeño y luego la transferencia del codificador visual a un LLM más grande
sin necesidad de reentrenamiento.
- Técnicas de mejora del entrenamiento: incluyendo compresión JPEG aleatoria y técnica de repesado de pérdidas
mejorando la robustez del modelo ante imágenes con ruido.
- Organización y filtrado de datos: mediante el control de parámetros para la organización de los datos de entrenamiento y el diseño de un pipeline de filtrado de datos eficiente para eliminar muestras de baja calidad.
- Evaluación de la capacidad multimodal: evaluado en múltiples aspectos

El público objetivo son investigadores
desarrolladores y empresas
especialmente aquellos profesionales que necesitan comprender la interacción entre imágenes y texto y analizar datos multimodales. InternVL2_5-8B
con su potente capacidad de procesamiento multimodal y sus estrategias de entrenamiento de alta eficiencia
es adecuado para usuarios que necesitan aplicaciones innovadoras en los campos del reconocimiento de imágenes

- Usar InternVL2_5-8B para la descripción de imágenes y preguntas y respuestas sobre imágenes.
- Utilizar el modelo para el etiquetado y la clasificación de imágenes en varios idiomas.
- Aplicar el modelo a la comprensión y el análisis de contenido de vídeo.

1. Instale las bibliotecas necesarias
como torch y transformers.
2. Cargue el modelo y el tokenizador desde Hugging Face.
3. Prepare los datos de entrada
incluyendo imágenes y texto.

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InternVL2_5-8B — Modelo de lenguaje grande multimodal que admite la comprensión interactiva de imágenes y texto.

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InternVL2_5-26B — Modelo de lenguaje grande multimodal que integra la comprensión visual y lingüística.

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