InternVL2_5-1B
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Internvl2 5 1B
紹介 :
InternVL 2.5は、一連の高度なマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)です。InternVL 2.0をベースに、大幅なトレーニングとテスト戦略の強化、データ品質の向上により、コアモデルアーキテクチャを維持しています。このモデルは、増分事前学習済みのInternViTと、InternLM 2.5やQwen 2.5などの様々な事前学習済み大規模言語モデル(LLM)を、ランダムに初期化されたMLPプロジェクターを使用して統合しています。InternVL 2.5はマルチ画像およびビデオデータをサポートし、動的な高解像度トレーニング手法により、マルチモーダルデータ処理能力が強化されています。
ターゲットユーザー :
大量の画像とテキストデータの処理と理解を必要とする研究者、開発者、企業を対象としています。InternVL2_5-1Bは強力なマルチモーダルモデルを提供し、画像認識、テキスト分析、クロスモーダル検索などの様々なシナリオに適用できます。
総訪問数: 26.1M
最も高い割合の地域: US(17.94%)
ウェブサイト閲覧数 : 51.1K
使用シナリオ
InternVL2_5-1Bモデルを使用して、画像とテキストの統合理解と推論タスクを実行します。
マルチ画像理解タスクでは、InternVL2_5-1Bモデルを使用して、異なる画像の内容を分析および比較します。
InternVL2_5-1Bモデルをビデオコンテンツ分析に適用し、ビデオ内の重要な情報やイベントを抽出します。
製品特徴
マルチモーダルデータの動的な高解像度トレーニング手法をサポートし、マルチ画像およびビデオデータ処理能力を強化します。
「ViT-MLP-LLM」アーキテクチャを採用し、ビジュアルエンコーダーと言語モデルを統合し、MLPプロジェクターによってクロスモーダルアライメントを行います。
MLPウォームアップ、ビジュアルエンコーダーの増分学習、フルモデルインストラクションチューニングを含む複数段階のトレーニングプロセスを提供し、モデルのマルチモーダル能力を最適化します。
漸進的な拡張戦略を導入し、ビジュアルエンコーダーと大規模言語モデルを効果的にアライメントし、冗長性を削減し、トレーニング効率を向上させます。
ランダムJPEG圧縮と損失再重み付け技術を適用し、ノイズのある画像に対するモデルの堅牢性を向上させ、異なる長さの応答のNTP損失のバランスを取ります。
効率的なデータフィルタリングパイプラインを設計し、低品質のサンプルを除去し、モデルトレーニングのデータ品質を確保します。
使用チュートリアル
1. torchやtransformersなどの必要なライブラリをインストールします。
2. AutoModel.from_pretrainedを使用してInternVL2_5-1Bモデルを読み込みます。
3. 画像とテキストを含む入力データを用意し、画像を前処理します。
4. 前処理済みの画像とテキストをモデルに入力し、マルチモーダルタスクを実行します。
5. 必要に応じて、最大トークン数やサンプリング戦略などのモデルパラメータを調整します。
6. モデルの出力を取得し、出力に基づいて後続の分析やアプリケーションを行います。
7. 多回転会話やマルチ画像理解タスクを行う場合は、手順3~6を繰り返し、コンテキストに合わせて入力を調整します。
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