InternVL2_5-1B-MPO
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Internvl2 5 1B MPO
简介 :
InternVL2_5-1B-MPO是一个多模态大型语言模型(MLLM),它基于InternVL2.5和混合偏好优化(MPO)构建,展示了优越的整体性能。该模型集成了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型(LLMs),包括InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。InternVL2.5-MPO在模型架构上保留了与InternVL 2.5及其前身相同的“ViT-MLP-LLM”范式,并引入了对多图像和视频数据的支持。该模型在多模态任务中表现出色,能够处理包括图像描述、视觉问答等多种视觉语言任务。
需求人群 :
目标受众为研究人员、开发人员和企业,特别是那些需要处理和理解大量视觉与语言数据的组织。InternVL2_5-1B-MPO的高级多模态能力使其成为在图像识别、自然语言处理和机器学习领域的理想选择。
总访问量: 29.7M
占比最多地区: US(17.94%)
本站浏览量 : 59.1K
使用场景
使用InternVL2_5-1B-MPO生成对一组图像的详细描述
基于视频帧提取关键信息,生成视频内容摘要
在视觉问答任务中,根据图像内容回答具体问题
产品特色
支持多图像和视频数据的输入与处理
采用'ViT-MLP-LLM'模型架构,有效整合视觉和语言信息
增量预训练的InternViT与多种预训练LLMs集成,提升模型性能
动态分辨率策略,处理448×448像素的图像块
像素重组操作,减少视觉标记的数量,提高效率
混合偏好优化(MPO),结合偏好损失、质量损失和生成损失,优化模型响应
使用教程
1. 安装必要的库,如torch和transformers。
2. 从Hugging Face加载模型:`model = AutoModel.from_pretrained('OpenGVLab/InternVL2_5-1B-MPO')`。
3. 准备输入数据,如果是图像,需要进行适当的预处理,如调整大小和归一化。
4. 使用tokenizer将文本转换为模型可以理解的格式。
5. 将处理后的图像和文本输入模型,进行推理。
6. 根据模型输出,进行后处理,获取最终结果。
7. 对于多图像或视频数据,需要将多个图像块或帧合并,并在输入时提供额外的上下文信息。
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