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Internvl2 8B MPO
简介 :
InternVL2-8B-MPO是一个多模态大语言模型（MLLM），通过引入混合偏好优化（MPO）过程，增强了模型的多模态推理能力。该模型在数据方面设计了自动化的偏好数据构建管线，并构建了MMPR这一大规模多模态推理偏好数据集。在模型方面，InternVL2-8B-MPO基于InternVL2-8B初始化，并使用MMPR数据集进行微调，展现出更强的多模态推理能力，且幻觉现象更少。该模型在MathVista上取得了67.0%的准确率，超越InternVL2-8B 8.7个点，且表现接近于大10倍的InternVL2-76B。
需求人群 :
目标受众为研究人员、开发者以及企业用户，特别是那些需要处理多模态数据（如图像和文本）并希望提升模型推理能力的群体。InternVL2-8B-MPO能够提供更准确的数据分析和生成更可靠结果，适合用于提升产品智能化水平和决策支持。
使用场景
在MathVista数据集上进行准确率测试，达到67.0%的准确率。
使用InternVL2-8B-MPO进行图像描述生成，提供详细的图像内容描述。
在多图像推理任务中，比较不同图像间的相似性和差异性。
产品特色
• 多模态推理能力提升：通过混合偏好优化（MPO）增强模型的多模态推理能力。
• 高准确率：在MathVista上达到67.0%的准确率，显著优于InternVL2-8B。
• 减少幻觉现象：与InternVL2-8B相比，幻觉现象更少。
• 支持多种部署方式：包括使用LMDeploy进行模型部署。
• 兼容多种语言：作为一个多语言模型，支持不同语言的理解和生成。
• 适用多种任务：包括图像-文本-文本任务，能够处理和生成与图像相关的文本。
• 模型微调：支持在多个平台上进行模型微调，以适应特定任务。
• 易于使用：提供详细的快速启动指南和API，方便用户快速上手。
使用教程
1. 安装必要的库，如transformers和torch。
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2. 使用AutoModel.from_pretrained加载InternVL2-8B-MPO模型。
3. 准备输入数据，包括文本和图像。
4. 使用模型进行推理，生成与输入相关的输出。
5. 根据需要对输出进行后处理，如文本格式化或图像显示。
6. 如有需要，可以对模型进行微调，以适应特定的应用场景。
7. 部署模型到生产环境，可以使用LMDeploy工具进行模型部署。
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