InternVL2_5-8B-MPO-AWQ

Modelo de lenguaje grande multimodal que mejora la interacción entre la visión y el lenguaje.

Producto ComúnImagenMultimodalModelo de lenguaje grande

InternVL2_5-8B-MPO-AWQ es un modelo de lenguaje grande multimodal lanzado por OpenGVLab, basado en la serie InternVL2.5 y que utiliza la técnica de optimización de preferencias mixtas (Mixed Preference Optimization, MPO). Este modelo demuestra un rendimiento excepcional en la comprensión y generación de visión y lenguaje, especialmente en tareas multimodales. Combina InternViT (parte visual) con InternLM o Qwen (parte lingüística), utilizando un proyector MLP de inicialización aleatoria para el entrenamiento incremental, logrando una comprensión e interacción profunda entre imágenes y texto. La importancia de esta técnica radica en su capacidad para procesar diversos tipos de datos, incluyendo imágenes individuales, múltiples imágenes y datos de video, ofreciendo nuevas soluciones para el campo de la inteligencia artificial multimodal.

- Comprensión multimodal: El modelo puede comprender el contenido de una imagen y generar texto relacionado.
- Optimización de preferencias mixtas: Mejora el rendimiento del modelo mediante la optimización de preferencias relativas
calidad absoluta y proceso de generación.
- Soporte multilingüe: El modelo admite múltiples idiomas
mejorando su capacidad de aplicación internacional.
- Procesamiento de datos eficiente: Emplea estrategias de reorganización de píxeles y resolución dinámica para procesar eficazmente datos a gran escala.
- Conjunto de datos de preferencia de inferencia multimodal: Contiene aproximadamente 3 millones de muestras
para el entrenamiento y optimización del modelo.
- Fácil despliegue: Mediante la herramienta LMDeploy
el modelo se puede implementar fácilmente como servicio.

El público objetivo son investigadores
desarrolladores y usuarios empresariales del campo de la inteligencia artificial
especialmente aquellos que necesitan procesar datos de imagen y texto
realizando interacciones y comprensión multimodales. Gracias a su potente capacidad de procesamiento de visión y lenguaje
este modelo es especialmente adecuado para tareas como reconocimiento de imágenes

- Utilizar el modelo para generar una descripción de una imagen.
- Utilizar el modelo para preguntas y respuestas visuales
respondiendo preguntas sobre el contenido de una imagen.
- Utilizar el modelo en un entorno multilingüe para la comprensión del contenido de imágenes en diferentes idiomas.

1. Instale los paquetes de dependencia necesarios
como lmdeploy.
2. Cargue el modelo mediante lmdeploy y configure el motor de fondo.
3. Cargue la imagen a procesar utilizando la función load_image.
4. Cree una indicación (prompt) y utilice la imagen para la inferencia del modelo.

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