InternVL2_5-4B

Modelo de lenguaje grande multimodal que integra la comprensión visual y lingüística.

Producto ComúnImagenMultimodalModelo de lenguaje grande

InternVL2_5-4B es un modelo de lenguaje grande multimodal (MLLM) avanzado. Se basa en InternVL 2.0, manteniendo la arquitectura del modelo central pero con mejoras significativas en las estrategias de entrenamiento y prueba, así como en la calidad de los datos. El modelo destaca en el procesamiento de imágenes y tareas de texto a texto, especialmente en el razonamiento multimodal, resolución de problemas matemáticos, OCR, comprensión de gráficos y documentos. Como modelo de código abierto, proporciona a investigadores y desarrolladores herramientas potentes para explorar y construir aplicaciones inteligentes basadas en visión y lenguaje.

- Admite datos multimodales: puede procesar tipos de datos compuestos que incluyen imágenes y texto.
- Entrenamiento dinámico de alta resolución: para conjuntos de datos multimodales
el modelo puede ajustar dinámicamente la resolución de la imagen para optimizar el rendimiento.
- Pipeline de entrenamiento de modelo único: a través de tres etapas de entrenamiento
se mejora la percepción visual y la capacidad multimodal del modelo.
- Estrategia de expansión progresiva: se mejora la eficiencia del entrenamiento entrenando primero en un LLM más pequeño y luego transfiriendo el codificador visual a un LLM más grande.
- Técnicas de mejora del entrenamiento: incluye compresión JPEG aleatoria y repesado de pérdidas
mejorando la robustez del modelo ante imágenes con ruido.
- Organización y filtrado de datos: mediante técnicas de organización y filtrado de datos precisas
se optimiza el equilibrio y la distribución de los datos de entrenamiento.

El público objetivo son investigadores
desarrolladores y empresas
especialmente aquellos equipos que necesitan construir o mejorar aplicaciones inteligentes que combinen visión y lenguaje. Las capacidades multimodales de InternVL2_5-4B lo convierten en una opción ideal para el desarrollo de aplicaciones de reconocimiento de imágenes
etiquetado automático y comprensión de contenido.

En el ámbito educativo
InternVL2_5-4B puede utilizarse para desarrollar herramientas de apoyo a la enseñanza
ayudando a los alumnos a comprender mejor conceptos complejos mediante la comprensión de imágenes y texto.
En el comercio electrónico
el modelo puede utilizarse para sistemas de búsqueda y recomendación de imágenes

1. Instale las bibliotecas necesarias
como torch y transformers.
2. Cargue el modelo InternVL2_5-4B usando AutoModel.from_pretrained.
3. Prepare los datos de entrada
incluyendo imágenes y texto

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Tasa de rebote

44.20%

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