InternVL2_5-4B-MPO

Modèle linguistique multimodal de grande taille, affichant des performances globales exceptionnelles.

Produit OrdinaireImageMultimodalGrand modèle linguistique

InternVL2.5-MPO est une série de modèles linguistiques multimodaux de grande taille, construits sur la base d'InternVL2.5 et d'une optimisation de préférence hybride. Ce modèle intègre InternViT, entraîné incrémentalement, et divers grands modèles linguistiques pré-entraînés, tels qu'InternLM 2.5 et Qwen 2.5, utilisant un projecteur MLP initialisé aléatoirement. Il prend en charge les données multi-images et vidéo, et excelle dans les tâches multimodales, capable de comprendre et de générer du contenu textuel lié aux images.

Prise en charge du traitement et de la compréhension de données multi-images et vidéo
Intégration d'InternViT entraîné incrémentalement et de plusieurs modèles linguistiques pré-entraînés
Utilisation d'un projecteur MLP initialisé aléatoirement pour la fusion de modèles
Performances exceptionnelles dans diverses tâches multimodales
telles que la description d'images et les questions-réponses sur images
Fourniture d'une architecture de modèle détaillée et de conceptions clés
incluant un ensemble de données de préférence multimodale et une optimisation de préférence hybride
Prise en charge du chargement et de l'inférence du modèle à l'aide de la bibliothèque Transformers
Prise en charge de la quantification 16 bits et 8 bits pour optimiser les performances du modèle et réduire l'utilisation de la mémoire

Le public cible est composé de chercheurs
de développeurs et d'entreprises
en particulier ceux qui ont besoin de traiter et de comprendre des données multimodales (telles que des images et du texte). Ce produit leur convient car il fournit un outil puissant pour gérer des tâches visuelles et linguistiques complexes et peut être intégré à diverses applications
telles que la recherche d'images
l'annotation automatique et la génération de contenu.

Utilisation d'InternVL2_5-4B-MPO pour générer des descriptions d'images
Utilisation du modèle pour l'annotation et la création de résumés automatiques de contenu vidéo
Application d'InternVL2_5-4B-MPO dans des tâches de questions-réponses sur plusieurs images pour fournir des réponses précises

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

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44.20%

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5.9

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InternVL2_5-4B-MPO Alternatives

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.

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Kosmos-2 — Modèle linguistique de grande taille multimodale, orienté vers le monde entier

UniTok — UniTok est un tokeniseur visuel unifié pour la génération et la compréhension d'images.

ViDoRAG — ViDoRAG est un framework d'agents d'inférence itérative dynamique qui combine la recherche de documents visuels et l'amélioration de la génération.

Migician — Migician est un grand modèle linguistique multimodale axé sur la localisation multi-images, capable de réaliser une localisation précise multi-images de forme libre.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B est un framework autorégressif unifié de compréhension et de génération multimodale.

VideoLLaMA3 — VideoLLaMA3 est un modèle de base multimodal de pointe, spécialisé dans la compréhension des images et des vidéos.

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.

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Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — Modèle linguistique de grande taille quantifié, basé sur un modèle spécifique, adapté aux tâches de traitement du langage naturel.

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_5-4B-MPO-AWQ — Modèle linguistique de grande taille multi-modal, optimisant les capacités d'interaction entre l'image et le texte.

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

Valley — Modèle multimodal de grande taille, traitant les données textuelles, images et vidéos.

FlagAI — Projet open source tout-en-un d'algorithmes, de modèles et d'outils d'optimisation de grands modèles.

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

WePOINTS — Le projet WePOINTS fournit un cadre unifié pour les modèles multimodaux.

InternVL 2.5 — Série de grands modèles linguistiques multimodaux open source