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Internvl2 5 1B MPO
Internvl2 5 1B MPO
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。
AI模型多模态模型#多模态#大型语言模型#视觉问答#图像描述#自然语言处理普通产品开源
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产品介绍
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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。
截图
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。
流量来源
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