

Internvl2 5 8B MPO
简介 :
InternVL2.5-MPO是一个先进的多模态大型语言模型系列,它基于InternVL2.5和混合偏好优化构建。该模型整合了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型,包括InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。InternVL2.5-MPO在新版本中保留了与InternVL 2.5及其前身相同的模型架构,遵循“ViT-MLP-LLM”范式。该模型支持多图像和视频数据,通过混合偏好优化(MPO)进一步提升模型性能,使其在多模态任务中表现更优。
需求人群 :
目标受众为研究人员、开发者和企业,他们需要处理和分析大量的图像和文本数据,特别是在多模态学习和人工智能应用领域。InternVL2_5-8B-MPO以其卓越的性能和高效的数据处理能力,能够帮助他们构建更智能的应用程序和服务。
使用场景
在OpenCompass Learderboard上,InternVL2.5-MPO系列模型在多个基准测试中表现优异,包括MMBench v1.1、MMStar等。
InternVL2_5-8B-MPO在图像描述、故事生成和诗歌创作等多模态任务中展现出色的能力。
模型支持视频多轮对话,能够根据视频内容生成详细的描述和回答相关问题。
产品特色
• 多模态大型语言模型:集成视觉和语言部分,处理图像和文本数据。
• 混合偏好优化(MPO):结合偏好损失、质量损失和生成损失,优化模型性能。
• 动态分辨率策略:将图像分割成448×448像素的瓦片,提高处理效率。
• 支持多图像和视频数据:扩展模型处理能力,适应更广泛的应用场景。
• 增量预训练:使用新的InternViT和预训练的大型语言模型进行增量预训练。
• 高效的数据处理流程:开源的数据构建流程,支持构建大规模多模态数据集。
使用教程
1. 安装必要的库,如torch、transformers和decord。
2. 使用AutoModel.from_pretrained加载InternVL2_5-8B-MPO模型。
3. 通过AutoTokenizer从同一路径加载对应的分词器。
4. 预处理输入图像,包括调整大小、归一化和分割。
5. 将预处理后的图像和文本输入模型,进行多模态任务。
6. 根据需要,使用模型的chat函数进行对话或生成文本。
7. 分析模型输出,获取所需的信息或进一步处理。
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