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Internvl2 5 8B MPO AWQ
Internvl2 5 8B MPO AWQ
目标受众为人工智能领域的研究人员、开发者以及企业用户，特别是那些需要处理图像和文本数据，进行多模态交互和理解的场合。该模型因其强大的视觉和语言处理能力，特别适合于需要进行图像识别、描述生成、视觉问答等任务的场景。
AI模型多模态#多模态#大型语言模型#视觉-语言交互#混合偏好优化普通产品开源
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产品介绍
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简介
InternVL2_5-8B-MPO-AWQ是OpenGVLab推出的一款多模态大型语言模型，它基于InternVL2.5系列，并采用混合偏好优化（Mixed Preference Optimization, MPO）技术。该模型在视觉和语言的理解与生成方面展现了卓越的性能，尤其在多模态任务中表现出色。它通过结合视觉部分InternViT和语言部分InternLM或Qwen，使用随机初始化的MLP投影器进行增量预训练，实现了对图像和文本的深入理解与交互。该技术的重要性在于它能够处理包括单图像、多图像以及视频数据在内的多种数据类型，为多模态人工智能领域提供了新的解决方案。
截图
产品特色
- 多模态理解：模型能够理解图像内容并生成相关文本。
- 混合偏好优化：通过相对偏好、绝对质量和生成过程的优化，提升模型性能。
- 多语言支持：模型支持多语言，增强了国际化应用能力。
- 高效的数据处理：采用像素重组和动态分辨率策略，有效处理大规模数据。
- 多模态推理偏好数据集：包含约300万样本，支持模型训练和优化。
- 易于部署：通过LMDeploy工具，模型可以轻松部署为服务。
使用教程
1. 安装必要的依赖包，如lmdeploy。
2. 通过lmdeploy加载模型，并配置后端引擎。
3. 使用load_image函数加载待处理的图像。
4. 构建输入提示（prompt），并结合图像进行模型推理。
5. 获取模型输出，并根据需要进行后续处理。
6. 对于多图像或多轮对话场景，按照lmdeploy的文档进行相应的调整和处理。
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