Valley
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Valley
簡介 :
Valley是由字節跳動開發的尖端多模態大型模型,能夠處理涉及文本、圖像和視頻數據的多種任務。該模型在內部電子商務和短視頻基準測試中取得了最佳結果,比其他開源模型表現更優。在OpenCompass測試中,與同規模模型相比,平均得分大於等於67.40,在小於10B模型中排名第二。Valley-Eagle版本參考了Eagle,引入了一個可以靈活調整令牌數量並與原始視覺令牌並行的視覺編碼器,增強了模型在極端場景下的性能。
需求人群 :
Valley的目標受眾是研究人員、開發者和企業,他們需要處理和分析大量的多媒體數據。由於Valley在多模態任務中表現出色,它特別適合需要進行圖像和視頻分析、內容理解以及多媒體交互的領域,如社交媒體分析、視頻內容管理、智能監控等。
總訪問量: 474.6M
佔比最多地區: US(19.34%)
本站瀏覽量 : 54.9K
使用場景
社交媒體平臺使用Valley分析用戶上傳的圖片和視頻內容,以提供更精準的內容推薦。
電商平臺利用Valley對商品圖片進行分析,以優化商品展示和搜索結果。
視頻監控系統使用Valley進行即時視頻分析,提高安全監控的效率和準確性。
產品特色
• 處理文本、圖像和視頻數據的多模態任務
• 在電子商務和短視頻基準測試中取得最佳結果
• 在OpenCompass測試中表現出色,平均得分大於等於67.40
• 引入視覺編碼器,增強極端場景下的性能
• 支持靈活調整視覺令牌數量
• 並行處理原始視覺令牌和新引入的視覺編碼器
• 提供預訓練模型Valley-Eagle-7B,方便用戶直接使用
使用教程
1. 安裝必要的環境,如Python和PyTorch。
2. 通過pip安裝requirements.txt中列出的依賴。
3. 下載並使用Valley提供的預訓練模型,如Valley-Eagle-7B。
4. 使用Valley的API進行圖像或視頻的分析任務。
5. 根據需要調整模型參數,以適應特定的應用場景。
6. 將Valley集成到現有的系統中,實現多模態數據處理。
7. 監控和評估模型性能,根據反饋進行優化。
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