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Internvl2 8B MPO
簡介 :
InternVL2-8B-MPO是一個多模態大語言模型（MLLM），通過引入混合偏好優化（MPO）過程，增強了模型的多模態推理能力。該模型在數據方面設計了自動化的偏好數據構建管線，並構建了MMPR這一大規模多模態推理偏好數據集。在模型方面，InternVL2-8B-MPO基於InternVL2-8B初始化，並使用MMPR數據集進行微調，展現出更強的多模態推理能力，且幻覺現象更少。該模型在MathVista上取得了67.0%的準確率，超越InternVL2-8B 8.7個點，且表現接近於大10倍的InternVL2-76B。
需求人群 :
目標受眾為研究人員、開發者以及企業用戶，特別是那些需要處理多模態數據（如圖像和文本）並希望提升模型推理能力的群體。InternVL2-8B-MPO能夠提供更準確的數據分析和生成更可靠結果，適合用於提升產品智能化水平和決策支持。
使用場景
在MathVista數據集上進行準確率測試，達到67.0%的準確率。
使用InternVL2-8B-MPO進行圖像描述生成，提供詳細的圖像內容描述。
在多圖像推理任務中，比較不同圖像間的相似性和差異性。
產品特色
• 多模態推理能力提升：通過混合偏好優化（MPO）增強模型的多模態推理能力。
• 高準確率：在MathVista上達到67.0%的準確率，顯著優於InternVL2-8B。
• 減少幻覺現象：與InternVL2-8B相比，幻覺現象更少。
• 支持多種部署方式：包括使用LMDeploy進行模型部署。
• 兼容多種語言：作為一個多語言模型，支持不同語言的理解和生成。
• 適用多種任務：包括圖像-文本-文本任務，能夠處理和生成與圖像相關的文本。
• 模型微調：支持在多個平臺上進行模型微調，以適應特定任務。
• 易於使用：提供詳細的快速啟動指南和API，方便用戶快速上手。
使用教程
1. 安裝必要的庫，如transformers和torch。
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2. 使用AutoModel.from_pretrained加載InternVL2-8B-MPO模型。
3. 準備輸入數據，包括文本和圖像。
4. 使用模型進行推理，生成與輸入相關的輸出。
5. 根據需要對輸出進行後處理，如文本格式化或圖像顯示。
6. 如有需要，可以對模型進行微調，以適應特定的應用場景。
7. 部署模型到生產環境，可以使用LMDeploy工具進行模型部署。
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