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Internvl2 5 1B
Internvl2 5 1B
目标受众为研究人员、开发者和企业，他们需要处理和理解大量的图像和文本数据，InternVL2_5-1B提供了一个强大的多模态模型，可以应用于图像识别、文本分析、跨模态搜索等多种场景。
AI模型开发平台#多模态#大型语言模型#图像识别#文本理解#机器学习普通产品开源
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产品介绍
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简介
InternVL 2.5是一系列先进的多模态大型语言模型(MLLM)，它在InternVL 2.0的基础上，通过引入显著的训练和测试策略增强以及数据质量提升，保持了其核心模型架构。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)，如InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用随机初始化的MLP投影器。InternVL 2.5支持多图像和视频数据，通过动态高分辨率训练方法，增强了模型处理多模态数据的能力。
截图
产品特色
支持多模态数据的动态高分辨率训练方法，增强模型处理多图像和视频数据的能力。
采用'ViT-MLP-LLM'架构，集成视觉编码器和语言模型，通过MLP投影器进行跨模态对齐。
提供多阶段训练流程，包括MLP预热、视觉编码器增量学习和全模型指令调整，以优化模型的多模态能力。
引入渐进式扩展策略，有效对齐视觉编码器与大型语言模型，减少冗余，提高训练效率。
应用随机JPEG压缩和损失重新加权技术，提高模型对噪声图像的鲁棒性并平衡不同长度响应的NTP损失。
设计了高效的数据过滤管道，移除低质量样本，确保模型训练的数据质量。
使用教程
1. 安装必要的库，如torch和transformers。
2. 使用AutoModel.from_pretrained加载InternVL2_5-1B模型。
3. 准备输入数据，包括图像和文本，并对图像进行预处理。
4. 将预处理后的图像和文本输入模型，进行多模态任务。
5. 根据需要调整模型参数，如最大新令牌数和采样策略。
6. 获取模型输出，并根据输出进行后续分析或应用。
7. 如需进行多轮对话或多图像理解任务，重复步骤3-6，并根据上下文调整输入。
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