Pixtral-Large-Instruct-2411
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Pixtral Large Instruct 2411
簡介 :
Pixtral-Large-Instruct-2411是由Mistral AI研發的124B參數的大型多模態模型,基於Mistral Large 2構建,展現出前沿級別的圖像理解能力。該模型不僅能夠理解文檔、圖表和自然圖像,同時保持了Mistral Large 2在文本理解方面的領先地位。它在MathVista、DocVQA、VQAv2等數據集上達到了最先進的性能,是科研和商業應用的強大工具。
需求人群 :
目標受眾為研究人員、開發者和企業,他們需要一個能夠理解和處理大量圖像與文本數據的高性能AI模型。Pixtral-Large-Instruct-2411以其強大的多模態處理能力和前沿的研究成果,非常適合需要進行復雜數據分析和模式識別的專業用戶。
總訪問量: 29.7M
佔比最多地區: US(17.94%)
本站瀏覽量 : 52.2K
使用場景
在DocVQA數據集上,Pixtral-Large-Instruct-2411能夠準確理解文檔內容並回答問題。
在MathVista上,模型能夠解決複雜的數學問題,展現了其在數學理解方面的能力。
在VQAv2數據集上,模型能夠識別圖像中的視覺元素,並回答相關問題。
產品特色
前沿級多模態性能:在多個圖像理解數據集上達到領先成績。
擴展Mistral Large 2:在不犧牲文本性能的前提下,增加了對圖像的理解能力。
123B多模態解碼器和1B參數視覺編碼器:提供了強大的圖像和文本處理能力。
128K上下文窗口:能夠適應至少30張高分辨率圖像。
系統提示處理:強化了對系統提示的支持,以實現最佳效果。
基礎指令模板(V7):提供了標準化的模板,以指導模型的響應。
研究目的使用:模型和衍生產品僅限於研究目的使用。
使用教程
1. 安裝vLLM庫:確保安裝了vLLM >= v0.6.4.post1和mistral_common >= 1.5.0。
2. 啟動服務器:使用vLLM serve命令啟動Pixtral-Large-Instruct-2411模型的服務。
3. 配置系統提示:根據需要,加載並配置SYSTEM_PROMPT.txt文件,以指導模型的行為。
4. 構建請求:構建包含系統提示和用戶消息的請求數據,包括文本和圖像URL。
5. 發送請求:使用HTTP POST請求將數據發送到服務器,並接收模型的響應。
6. 處理響應:解析模型返回的響應,提取有用的信息。
7. 離線使用:如果需要,也可以在沒有服務器的情況下,使用vLLM庫直接在本地運行模型。
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