Internvl2 5 4B MPO AWQ
Internvl2 5 4B MPO AWQ
目标受众包括研究人员、开发者和企业用户,特别是那些需要在图像和文本交互任务中实现高性能的AI应用场景,如图像识别、自动标注、内容生成等。该模型的技术先进性和灵活性使其成为这一领域的理想选择。
总访问量: 29,742,941
占比最多地区: US(17.94%)
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简介
InternVL2_5-4B-MPO-AWQ是一个多模态大型语言模型(MLLM),专注于提升模型在图像和文本交互任务中的表现。该模型基于InternVL2.5系列,并通过混合偏好优化(MPO)进一步提升性能。它能够处理包括单图像和多图像、视频数据在内的多种输入,适用于需要图像和文本交互理解的复杂任务。InternVL2_5-4B-MPO-AWQ以其卓越的多模态能力,为图像-文本到文本的任务提供了一个强大的解决方案。
截图
产品特色
• 多模态理解:模型能够理解并处理图像和文本的输入,适用于需要视觉和语言信息结合的场景。
• 混合偏好优化(MPO):通过结合偏好损失、质量损失和生成损失,优化模型生成的响应。
• 多图像和视频支持:模型支持多图像和视频数据的输入,扩展了应用范围。
• 高效的数据处理:采用像素重组操作和动态分辨率策略,提高数据处理效率。
• 预训练和微调:模型基于预训练的InternViT和LLMs,通过随机初始化的MLP projector进行微调。
• 开源数据构建流程:提供构建多模态偏好数据集的高效数据构建流程,支持社区进一步研究和开发。
• 模型压缩与部署:支持使用LMDeploy工具进行模型压缩、部署和服务化,方便实际应用。
使用教程
1. 安装必要的依赖包,如lmdeploy,以便使用模型。
2. 加载模型,通过指定模型名称'OpenGVLab/InternVL2_5-4B-MPO-AWQ'。
3. 准备输入数据,可以是文本描述或图像文件。
4. 使用pipeline函数将模型和输入数据结合起来,进行推理。
5. 获取模型输出的响应,并根据需要进行后续处理。
6. 对于多图像或多轮对话的情况,按照文档中的示例调整输入格式。
7. 如果需要部署模型为服务,可以使用lmdeploy的api_server功能。
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
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中国
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俄罗斯
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地理流量分布全球图