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POINTS Yi 1.5 9B Chat
POINTS Yi 1.5 9B Chat
目标受众为研究人员、开发者和企业，特别是那些需要在视觉语言领域进行模型训练和应用的专业人士。该产品通过提供先进的视觉语言模型技术和优化策略，帮助用户提高模型性能，减少计算资源消耗，加速研发进程。
AI模型图片生成#视觉语言模型#微信AI#预训练#多模态#对话系统普通产品开源
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占比最多地区： US(17.94%)
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产品介绍
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简介
POINTS-Yi-1.5-9B-Chat是一个视觉语言模型，它集成了最新的视觉语言模型技术和微信AI提出的新技术。该模型在预训练数据集过滤、模型汤（Model Soup）技术等方面有显著创新，能够显著减少预训练数据集的大小并提高模型性能。它在多个基准测试中表现优异，是视觉语言模型领域的一个重要进展。
截图
产品特色
集成最新的视觉语言模型技术，如CapFusion、Dual Vision Encoder和Dynamic High Resolution。
使用困惑度作为指标过滤预训练数据集，减少数据集大小并提高模型性能。
应用模型汤技术，对不同视觉指令调整数据集微调后的模型进行整合，进一步提升性能。
在多个基准测试中表现优异，包括MMBench-dev-en、MathVista、HallucinationBench等。
支持Image-Text-to-Text的多模态交互，适用于需要视觉和语言结合的场景。
提供了详细的使用示例和代码，方便开发者快速上手和集成。
使用教程
1. 安装必要的库，如transformers、PIL和torch。
2. 导入AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer，以及CLIPImageProcessor。
3. 准备图像数据，可以是网络图片或本地。图片。
4. 加载模型和分词器，指定模型路径为'WePOINTS/POINTS-Yi-1-5-9B-Chat'。
5. 配置生成参数，如最大新令牌数、温度、top_p和beam数。
6. 使用模型的chat方法，传入图像、提示、分词器、图像处理器等参数。
7. 获取模型输出并打印结果。
流量来源
直接访问48.39%外链引荐35.85%邮件0.03%
自然搜索12.76%社交媒体2.96%展示广告0.02%
最新流量情况
月访问量
25296.55k
平均访问时长
285.77
每次访问页数
5.83
跳出率
43.31%
总流量趋势图
地理流量分布情况
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中国
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印度
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俄罗斯
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