InternVL2_5-1B

Modèle linguistique de grande taille multimodale, prenant en charge la compréhension d'images et de texte.

Produit OrdinaireImageMultimodalGrand modèle linguistique

InternVL 2.5 est une série de modèles linguistiques de grande taille multimodaux (MLLM) de pointe. S'appuyant sur InternVL 2.0, il conserve son architecture de modèle principale tout en bénéficiant d'améliorations significatives des stratégies d'entraînement et de test, ainsi que de la qualité des données. Ce modèle intègre InternViT, entraîné de manière incrémentale, avec divers modèles linguistiques de grande taille (LLM) pré-entraînés, tels qu'InternLM 2.5 et Qwen 2.5, en utilisant un projecteur MLP initialisé aléatoirement. InternVL 2.5 prend en charge les données multi-images et vidéo, et sa capacité à traiter les données multimodales est renforcée par une méthode d'entraînement dynamique à haute résolution.

Prend en charge une méthode d'entraînement dynamique à haute résolution pour les données multimodales
améliorant ainsi la capacité du modèle à traiter les données multi-images et vidéo.
Adopte une architecture 'ViT-MLP-LLM'
intégrant un encodeur visuel et un modèle linguistique
avec un alignement intermodal via un projecteur MLP.
Propose un processus d'entraînement en plusieurs étapes
comprenant un préchauffage MLP
un apprentissage incrémental de l'encodeur visuel et un ajustement d'instructions pour le modèle complet
afin d'optimiser les capacités multimodales du modèle.
Introduit une stratégie d'extension progressive pour aligner efficacement l'encodeur visuel et le modèle linguistique de grande taille

Ce modèle s'adresse aux chercheurs
développeurs et entreprises qui ont besoin de traiter et de comprendre de grandes quantités de données images et texte. InternVL2_5-1B offre un puissant modèle multimodal applicable à la reconnaissance d'images
à l'analyse de texte et à la recherche intermodale
entre autres.

Utiliser le modèle InternVL2_5-1B pour des tâches de compréhension et d'inférence conjointes d'images et de texte.
Dans les tâches de compréhension d'images multiples
utiliser le modèle InternVL2_5-1B pour analyser et comparer le contenu de différentes images.
Appliquer le modèle InternVL2_5-1B à l'analyse de contenu vidéo pour extraire les informations et événements clés de la vidéo.

1. Installez les bibliothèques nécessaires
telles que torch et transformers.
2. Chargez le modèle InternVL2_5-1B à l'aide de AutoModel.from_pretrained.
3. Préparez les données d'entrée
y compris les images et le texte

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InternVL2_5-1B Alternatives

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

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

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

Molmo — Famille de modèles IA multimodaux de pointe

Qwen2.5-VL — Qwen2.5-VL est un puissant modèle linguistique visuel capable de comprendre le contenu des images et des vidéos et de générer du texte correspondant.

Janus-Pro-7B — Janus-Pro-7B est un nouveau framework autorégressif unifiant la compréhension et la génération multimodales.

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.

Valley-Eagle-7B — Modèle multimodal de grande taille, traitant les 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.

InternViT-6B-448px-V2_5 — Modèle de vision amélioré basé sur InternViT-6B-448px-V1-5

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.

Trieur de Composants Électroniques — Trieur de composants électroniques piloté par l'IA, la solution ultime pour une gestion intelligente des composants.