InternVL2_5-78B

Série de modèles linguistiques de grande taille multimodaux avancés

Produit OrdinaireImageMultimodalGrand modèle linguistique

InternVL 2.5 est une série de modèles linguistiques de grande taille multimodaux (MLLM) avancés, développés à partir d'InternVL 2.0 grâce à l'introduction de stratégies d'entraînement et de test significativement améliorées et à une meilleure qualité des données. Cette série de modèles est optimisée pour la perception visuelle et les capacités multimodales, prenant en charge diverses fonctionnalités, notamment la conversion image-texte, et convient aux tâches complexes nécessitant le traitement d'informations visuelles et linguistiques.

Prend en charge une méthode d'entraînement dynamique à haute résolution des données multimodales
améliorant la capacité du modèle à traiter les ensembles de données multi-images et vidéo.
Adopte l'architecture de modèle 'ViT-MLP-LLM'
intégrant le nouvel InternViT pré-entraîné et plusieurs grands modèles linguistiques pré-entraînés.
Réalise une combinaison efficace de l'encodeur visuel et du modèle linguistique grâce à un projecteur MLP initialisé aléatoirement.
Introduit une stratégie d'extension progressive pour optimiser l'alignement de l'encodeur visuel et du grand modèle linguistique.
Utilise la compression JPEG aléatoire et la technique de repondération des pertes pour améliorer la robustesse du modèle aux images bruitées et équilibrer la perte NTP des réponses de longueurs différentes.
Prend en charge les entrées de données multi-images et vidéo
élargissant le champ d'application du modèle dans les tâches multimodales.

Le public cible comprend les chercheurs
les développeurs et les utilisateurs professionnels
en particulier les développeurs d'applications d'intelligence artificielle qui doivent traiter des données visuelles et linguistiques. InternVL2_5-78B
grâce à ses puissantes capacités de traitement multimodal et à ses stratégies d'entraînement efficaces
convient au développement d'applications impliquant la reconnaissance d'images

Utiliser InternVL2_5-78B pour générer des descriptions d'images
en convertissant le contenu de l'image en description textuelle.
Dans les tâches de compréhension d'images multiples
utiliser InternVL2_5-78B pour analyser et comparer les similarités et les différences entre différentes images.
Dans le domaine de la compréhension vidéo

1. Accédez au site Web Hugging Face et recherchez le modèle InternVL2_5-78B.
2. Téléchargez et chargez le modèle en fonction de vos besoins applicatifs.
3. Préparez les données d'entrée
y compris les données image et texte
et effectuez un prétraitement approprié.

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InternVL2_5-78B Alternatives

InternVL2_5-78B — Série de modèles linguistiques de grande taille multimodaux avancés

InternVL2_5-4B-MPO-AWQ — Modèle linguistique de grande taille multi-modal, optimisant les capacités d'interaction entre l'image et le texte.

InternVL2_5-1B — Modèle linguistique de grande taille multimodale, prenant en charge la compréhension d'images et de texte.

Doubao-1.5-pro — Doubao-1.5-pro est un grand modèle linguistique MoE (Mixture of Experts) sparcifié, haute performance, axé sur l'équilibre optimal entre performances d'inférence et capacités du modèle.

InternVL2_5-78B-MPO — Il s'agit d'une série de modèles linguistiques de grande taille multimodaux avancés, démontrant des performances globales exceptionnelles.

MinMo — MinMo est un grand modèle linguistique multimodal conçu pour une interaction vocale transparente.

InternVL2_5-38B-MPO — Série de modèles InternVL2.5-MPO, basée sur InternVL2.5 et l'optimisation des préférences mixtes, démontrant des performances exceptionnelles.

InternVL2_5-26B-MPO-AWQ — Modèle linguistique multimodal de grande taille avancé, doté de capacités exceptionnelles de raisonnement multimodal.

VITA-1.5 — VITA-1.5 : Modèle linguistique multimodal de classe GPT-4o, permettant une interaction visuelle et vocale en temps réel

InternVL2_5-26B-MPO — Grand modèle linguistique multimodale améliorant l'interaction visuelle et linguistique.

InternVL2_5-8B-MPO — Modèle linguistique large multi-modal, affichant des performances globales exceptionnelles.

InternVL2_5-4B-MPO — Modèle linguistique multimodal de grande taille, affichant des performances globales exceptionnelles.

Valley 2.0 — Modèle linguistique de grande taille multimodale améliorant le traitement des données textuelles, images et vidéos.

InternVL2_5-2B-MPO — Modèle linguistique large multimodal avancé

InternVL2_5-1B-MPO — Modèle linguistique de grande taille multi-modal améliorant la compréhension globale de la vision et du langage.

InternVL2-8B-MPO — Modèle linguistique multimodal de grande taille, améliorant les capacités de raisonnement multimodal.

InternVL 2.5 — Série de grands modèles linguistiques multimodaux open source

InternVL2_5-4B — Modèle linguistique large multi-modal, fusionnant la compréhension visuelle et linguistique.

InternVL2_5-2B — Modèle linguistique de grande taille multi-modal, prenant en charge une interaction approfondie entre images et texte.

InternVL2_5-8B — Modèle linguistique de grande taille multimodale, prenant en charge la compréhension interactive d'images et de texte.

InternVL2_5-38B — Série de modèles linguistiques de grande taille multimodaux de pointe

Pixtral-Large-Instruct-2411 — Modèle linguistique multimodal de grande taille de 124 milliards de paramètres

ultravox-v0_4_1-llama-3_1-70b — Modèle linguistique large multi-modal vocal

Ferret-UI-Llama8b — Modèle linguistique de grande taille multimodale basé sur Llama-3-8B, spécialisé dans les tâches liées à l'interface utilisateur.

MM1.5 — Optimisation et analyse d'un grand modèle linguistique multi-modal

UniMuMo — Modèle de génération unifié de texte, musique et mouvement

NVLM 1.0 — Modèle linguistique multimodal de pointe

NVLM-D-72B — Modèle linguistique multimodal de grande envergure de pointe

Molmo — Famille de modèles IA multimodaux de pointe

Llama-3.2-11B-Vision — Modèle linguistique de grande taille multimodale, prenant en charge le traitement d'images et de texte.