

Internvl2 8B MPO
紹介 :
InternVL2-8B-MPOは、混合選好最適化(MPO)プロセスを導入することで、多様なモダリティ推論能力を強化した多様なモダリティ大規模言語モデル(MLLM)です。自動化された選好データ構築パイプラインを設計し、大規模な多様なモダリティ推論選好データセットであるMMPRを構築しました。InternVL2-8Bを初期化モデルとし、MMPRデータセットを用いてファインチューニングすることで、より強力な多様なモダリティ推論能力と、より少ない幻覚現象を実現しています。MathVistaにおいて67.0%の精度を達成し、InternVL2-8Bを8.7ポイント上回り、10倍規模のInternVL2-76Bに匹敵する性能を示しています。
ターゲットユーザー :
研究者、開発者、企業ユーザー、特に画像やテキストなどの多様なモダリティデータを処理し、モデルの推論能力を向上させたいと考えているユーザーを対象としています。InternVL2-8B-MPOは、より正確なデータ分析と信頼性の高い結果を提供し、製品の高度な知能化と意思決定支援に適しています。
使用シナリオ
MathVistaデータセットで精度テストを行い、67.0%の精度を達成しました。
InternVL2-8B-MPOを使用して画像キャプションを生成し、画像の内容を詳細に記述しました。
複数の画像推論タスクにおいて、異なる画像間の類似点と相違点を比較しました。
製品特徴
? 多様なモダリティ推論能力の向上:混合選好最適化(MPO)によって、モデルの多様なモダリティ推論能力を強化します。
? 高精度:MathVistaにおいて67.0%の精度を達成し、InternVL2-8Bを大幅に上回ります。
? 幻覚現象の減少:InternVL2-8Bと比較して、幻覚現象が減少しています。
? 多様な展開方法に対応:LMDeployを使用したモデル展開を含みます。
? 多言語対応:多言語モデルとして、様々な言語の理解と生成に対応します。
? 多様なタスクに対応:画像-テキスト-テキストタスクなど、画像関連テキストの処理と生成に対応します。
? モデルのファインチューニング:特定のタスクに合わせて、複数のプラットフォームでモデルのファインチューニングが可能です。
? 使いやすさ:詳細なクイックスタートガイドとAPIを提供し、ユーザーは簡単に利用できます。
使用チュートリアル
1. transformersやtorch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InternVL2-8B-MPOモデルを読み込みます。
3. テキストと画像を含む入力データを用意します。
4. モデルを使用して推論を行い、入力に関連する出力を生成します。
5. 必要に応じて、テキストのフォーマットや画像の表示など、出力を後処理します。
6. 必要に応じて、特定のアプリケーションシナリオに合わせてモデルをファインチューニングします。
7. LMDeployツールを使用して、モデルを本番環境にデプロイします。
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