POINTS-Qwen-2-5-7B-Chat
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POINTS Qwen 2 5 7B Chat
紹介 :
POINTS-Qwen-2-5-7B-Chatは、微信AIの研究者によって提案された、視覚言語モデルの最新技術と新たな手法を統合したモデルです。事前学習データセットの選別やモデル蒸留などの技術により、モデル性能を大幅に向上させています。複数のベンチマークテストで優れた性能を示しており、視覚言語モデル分野における重要な進歩と言えます。
ターゲットユーザー :
研究者、開発者、企業ユーザーを対象としています。高度な視覚言語モデルを利用して画像とテキストデータを処理し、製品のインテリジェントなインタラクション能力を向上させたいユーザーに最適です。POINTS-Qwen-2-5-7B-Chatは、その高性能と使いやすさから、大量の視覚言語データを処理する必要があるAIプロジェクトに特に適しています。
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 : 48.6K
使用シナリオ
風景、人物、物体などの画像の詳細を記述する。
教育分野において、画像認識と記述による教育支援。
商業分野において、顧客サービスにおける画像認識と応答。
製品特徴
CapFusion、Dual Vision Encoder、Dynamic High Resolutionなどの最新の視覚言語モデル技術を統合。
困惑度を指標として事前学習データセットを選別し、データセットのサイズを削減し、モデル性能を向上。
モデル蒸留技術を用いて、異なる視覚指示に対して調整されたモデルを統合し、性能をさらに向上。
MMBench-dev-en、MathVistaなど、複数のベンチマークテストで優れた性能を示す。
マルチモーダルと対話機能をサポートし、画像テキストからテキストへのタスクに適している。
モデルパラメータ数は8.25Bと大規模で、BF16テンソル型を使用。
詳細な使用例とコミュニティフォーラムを提供し、ユーザーの学習と交流を促進。
使用チュートリアル
1. transformers、PIL、torchなど、必要なライブラリとモジュールをインポートする。
2. 画像URLを取得し、requestsを使って画像データを取得する。
3. PILライブラリを使用して画像データを開き、プロンプトテキストを用意する。
4. モデルのパスを指定し、事前学習済みモデルからtokenizerとmodelを読み込む。
5. 画像プロセッサと生成設定(最大トークン数、温度、top_pなど)を設定する。
6. model.chatメソッドを使用して、画像、プロンプトテキスト、tokenizer、画像プロセッサなどのパラメータを渡し、モデルとやり取りする。
7. モデルの応答結果を出力する。
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