InternVL2_5-2B-MPO

Modelo de linguagem grande multimodal avançado

Produto ComumImagemMultimodalModelo de Linguagem Grande

InternVL2_5-2B-MPO é uma série de modelos de linguagem grandes multimodais que demonstram desempenho excepcional. Esta série é construída com base no InternVL2.5 e na otimização de preferência mista. Integra o InternViT treinado incrementalmente com vários modelos de linguagem grandes pré-treinados, incluindo InternLM 2.5 e Qwen 2.5, usando projetores MLP com inicialização aleatória. O modelo se destaca em tarefas multimodais, capaz de processar vários tipos de dados, incluindo imagens e texto, sendo adequado para cenários que exigem compreensão e geração de conteúdo multimodal.

Suporta entrada de dados de múltiplas imagens e vídeos
aprimorando a capacidade de processamento multimodal do modelo.
Emprega uma estratégia de resolução dinâmica
segmentando imagens em blocos de 448×448 pixels para melhorar a eficiência do processamento.
Por meio da otimização de preferência mista (MPO)
o modelo consegue aprender as preferências relativas entre respostas
a qualidade absoluta das respostas individuais e o processo de geração de respostas preferenciais.
Apresenta desempenho superior em vários testes de referência
incluindo MMBench v1.1
MMStar e MMMU

O público-alvo são pesquisadores
desenvolvedores e empresas
especialmente aqueles que precisam aplicar tecnologias de IA avançadas em tarefas multimodais. Este modelo é adequado para eles porque oferece capacidades robustas de compreensão e geração multimodais
podendo lidar com dados visuais e linguísticos complexos e suportar diversos cenários de aplicação
como descrição de imagens e perguntas e respostas visuais.

Use o modelo para descrever um conjunto de imagens
gerando legendas detalhadas.
Em uma tarefa de perguntas e respostas visuais
com base na imagem e na pergunta fornecidas pelo usuário
o modelo consegue fornecer respostas precisas.

1. Instale as bibliotecas necessárias
como torch e transformers.
2. Use AutoModel e AutoTokenizer da biblioteca transformers para carregar o modelo e o tokenizador.
3. Prepare os dados de entrada
incluindo imagens e texto

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InternVL2_5-2B-MPO Situação do Tráfego Mais Recente

Total de Visitas Mensais

29742941

Taxa de Rejeição

44.20%

Média de Páginas por Visita

5.9

Duração Média da Visita

00:04:44

InternVL2_5-2B-MPO Tendência de Visitas

InternVL2_5-2B-MPO Distribuição Geográfica das Visitas

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InternVL2_5-2B-MPO

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InternVL2_5-2B-MPO Fontes de Tráfego

InternVL2_5-2B-MPO Alternativas

InternVL2_5-8B-MPO — Modelo de linguagem grande multimodais, demonstrando desempenho geral excepcional.

InternVL2_5-4B-MPO — Modelo de linguagem grande multi-modal, demonstrando desempenho geral excelente.

InternVL2_5-2B-MPO — Modelo de linguagem grande multimodal avançado

InternVL2_5-26B-MPO-AWQ — Modelo de linguagem grande multimodais avançado, com capacidade excepcional de raciocínio multimodais.

InternVL2_5-1B-MPO — Modelo de linguagem grande multimodal que aprimora a compreensão integrada de visão e linguagem.

InternVL2_5-38B — Série de modelos de linguagem grandes multimodais avançados

pixtral-12b-240910 — Modelo de linguagem grande multimodal, suporta compreensão de imagens e texto.

Kosmos-2 — Modelo de linguagem de grande porte multimodal voltado para o mundo

UniTok — UniTok é um tokenizador visual unificado para geração e compreensão visual.

ViDoRAG — ViDoRAG é uma estrutura de agente de raciocínio iterativo dinâmico que combina recuperação de documentos visuais com geração aprimorada.

Migician — Migician é um modelo de linguagem grande multimodal focado na localização de imagens múltiplas, capaz de realizar localização precisa de imagens múltiplas de forma livre.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B é uma estrutura auto-regressiva unificada de compreensão e geração multimodal.

SmolVLM-256M-Instruct — SmolVLM-256M é o menor modelo multimodal do mundo, capaz de processar de forma eficiente entradas de imagem e texto e gerar saídas de texto.

VideoLLaMA3 — VideoLLaMA3 é um modelo básico multimodal de ponta, focado na compreensão de imagens e vídeos.

Doubao-1.5-pro — Doubao-1.5-pro é um modelo de linguagem grande (LLM) esparso MoE de alto desempenho, focado no equilíbrio extremo entre desempenho de inferência e capacidade do modelo.

InternVL2_5-78B-MPO — Esta é uma série de modelos de linguagem grandes multimodais avançados, apresentando desempenho geral excepcional.

MinMo — MinMo é um modelo de linguagem grande multimodário para interação de voz perfeita.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — Modelo de linguagem grande quantizado baseado em um modelo específico, adequado para tarefas de processamento de linguagem natural.

InternVL2_5-38B-MPO — Modelo da série InternVL2.5-MPO, baseado no InternVL2.5 e otimização de preferência mista, apresentando desempenho excepcional.

InternVL2_5-26B-MPO — Modelo de linguagem grande multimodal que aprimora a interação entre visão e linguagem.

InternVL2_5-4B-MPO-AWQ — Modelo de linguagem grande multimodal, otimizado para interação imagem-texto.

Valley 2.0 — Modelo de linguagem grande multi-modal, aprimora a capacidade de processamento de dados de texto, imagem e vídeo.

Valley — Modelo multimodal de larga escala, processando dados de texto, imagem e vídeo.

FlagAI — Projeto de código aberto de algoritmos, modelos e ferramentas de otimização de modelos de linguagem grandes (LLMs) - uma solução completa.

InternVL2-8B-MPO — Modelo de linguagem grande multimodal, aprimorando a capacidade de raciocínio multimodal.

WePOINTS — O projeto WePOINTS fornece uma estrutura unificada para modelos multimodais.

InternVL 2.5 — Série de modelos de linguagem grandes multimodais de código aberto

InternVL2_5-4B — Modelo de linguagem grande multimodal, que integra compreensão visual e linguística.

InternVL2_5-2B — Modelo de linguagem grande multimodal, que suporta interação profunda entre imagens e texto.

InternVL2_5-26B — Modelo de linguagem grande multimodal, integrando compreensão visual e linguística.