InternVL2_5-4B

Modèle linguistique large multi-modal, fusionnant la compréhension visuelle et linguistique.

Produit OrdinaireImageMultimodalGrand modèle linguistique

InternVL2_5-4B est un modèle linguistique large multi-modal (MLLM) avancé. Il s'appuie sur InternVL 2.0 en maintenant l'architecture du modèle principal, tout en améliorant significativement les stratégies d'entraînement et de test, ainsi que la qualité des données. Ce modèle excelle dans le traitement des images et des tâches texte-à-texte, notamment dans le raisonnement multi-modal, la résolution de problèmes mathématiques, l'OCR, la compréhension de graphiques et de documents. En tant que modèle open source, il offre aux chercheurs et développeurs un outil puissant pour explorer et construire des applications intelligentes basées sur la vision et le langage.

- Prise en charge des données multimodales : capacité à traiter des types de données composites contenant des images et du texte.
- Entraînement haute résolution dynamique : le modèle peut ajuster dynamiquement la résolution des images pour optimiser les performances sur les ensembles de données multimodales.
- Pipeline d'entraînement mono-modèle : l'entraînement en trois phases améliore la perception visuelle et les capacités multimodales du modèle.
- Stratégie d'extension progressive : amélioration de l'efficacité de l'entraînement en entraînant d'abord sur un petit LLM
puis en transférant l'encodeur visuel vers un LLM plus grand.
- Techniques d'amélioration de l'entraînement : compression JPEG aléatoire et re-pondération des pertes pour améliorer la robustesse du modèle aux images bruitées.
- Organisation et filtrage des données : optimisation de l'équilibre et de la distribution des données d'entraînement grâce à des techniques d'organisation et de filtrage précises.
- Prise en charge multilingue : le modèle prend en charge la compréhension multilingue
élargissant ainsi les scénarios d'application.

Le public cible est composé de chercheurs
de développeurs et d'entreprises
en particulier les équipes qui souhaitent construire ou améliorer des applications intelligentes combinant vision et langage. Les capacités multimodales d'InternVL2_5-4B en font un choix idéal pour le développement d'applications de reconnaissance d'images
d'annotation automatique et de compréhension de contenu.

Dans le domaine de l'éducation
InternVL2_5-4B peut être utilisé pour développer des outils pédagogiques d'assistance
aidant les élèves à mieux comprendre des concepts complexes grâce à la compréhension d'images et de textes.
Dans le commerce électronique
ce modèle peut être utilisé pour les systèmes de recherche et de recommandation d'images

1. Installer les bibliothèques nécessaires
telles que Torch et Transformers.
2. Charger le modèle InternVL2_5-4B à l'aide de AutoModel.from_pretrained.
3. Préparer les données d'entrée
y compris les images et le texte

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InternVL2_5-4B Alternatives

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

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

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

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

Llama 3 — Modèle linguistique de grande envergure (LLM) nouvelle génération, open source et aux performances exceptionnelles.

Phi-4-multimodal-instruct — Phi-4-multimodal-instruct est un modèle de base multimédia léger développé par Microsoft, prenant en charge les entrées texte, image et audio.

CLaMP 3 — CLaMP 3 est un framework unifié pour la recherche d'informations musicales multimodales et multilingues.

Mistral-Small-24B-Instruct-2501 — Mistral Small 24B est un grand modèle linguistique multi-langue, haute performance et fin-tuning pour les instructions, adapté à de nombreux contextes d'application.

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.

EXAONE-3.5-7.8B-Instruct-AWQ — Modèle de génération bilingue développé par LG AI Research

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

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

InternVL2_5-4B-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.

EXAONE-3.5-2.4B-Instruct — Modèle de génération de texte bilingue développé par LG AI Research

CosyVoice 2 — Technologie de synthèse vocale en streaming évolutive, combinée à un grand modèle linguistique.

InternVL 2.5 — Série de grands modèles linguistiques multimodaux open source

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

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

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

Llama-3.3-70B-Instruct — Modèle linguistique massif multilingue de 70 milliards de paramètres

OLMo 2 7B — Modèle linguistique de grande taille (7 milliards de paramètres) améliorant les capacités de traitement du langage naturel.