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InternVL2-4B

InternVL2-4B

先进多模态大语言模型探索视觉语言理解新高度

InternVL2-4B是一个多模态语言模型,集成InternViT-300M-448px视觉编码器和Phi-3-mini-128k-instruct语言模型。该模型在文档理解、图表问答和场景文字识别等任务中表现优异,超越多数开源方案。支持8K上下文窗口,可处理长文本、多图像和视频输入,在多模态能力评测中展现与商业模型相当的性能。

多模态Huggingface模型指令微调大语言模型图像理解Github开源项目InternVL2
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InternVL2-4B项目介绍

项目概述

InternVL2-4B是OpenGVLab发布的InternVL 2.0系列多模态大语言模型中的一员。InternVL 2.0是最新一代的指令微调多模态大语言模型系列,模型规模从1B到108B不等。InternVL2-4B作为该系列中的4B参数规模模型,展现了卓越的多模态理解和生成能力。

模型架构

InternVL2-4B由三个主要部分组成:

  1. 视觉编码器:使用InternViT-300M-448px作为视觉骨干网络
  2. 多层感知器(MLP)投影层:连接视觉和语言模型
  3. 语言模型:采用微软的Phi-3-mini-128k-instruct作为语言模型

这种架构设计使得InternVL2-4B能够有效地处理和融合视觉和语言信息。

主要特性

  1. 8K上下文窗口:支持处理长文本、多图像和视频输入
  2. 多模态理解:在文档理解、图表分析、信息图表问答等任务上表现出色
  3. 场景文字理解:在OCR相关任务中展现强大能力
  4. 科学与数学问题求解:能够处理复杂的科学和数学问题
  5. 文化理解:具备跨文化的理解能力
  6. 集成多模态能力:在各种多模态任务中表现优异

性能评估

InternVL2-4B在多个基准测试中展现了卓越的性能:

  • 文档问答(DocVQA):89.2分
  • 图表问答(ChartQA):81.5分
  • 信息图表问答(InfoVQA):67.0分
  • 文本视觉问答(TextVQA):74.4分
  • OCR基准测试:788分
  • 多模态评估(MME):2064.1分
  • 实际场景问答(RealWorldQA):60.7分

在视频理解任务中,InternVL2-4B也表现出色:

  • MVBench:63.7分
  • MMBench-Video(16帧):1.18分
  • Video-MME(无字幕):51.4分

这些结果表明,InternVL2-4B在各种多模态任务中均具有强大的性能。

使用方法

用户可以通过Hugging Face或ModelScope平台轻松获取和使用InternVL2-4B模型。项目提供了详细的加载和运行示例代码,支持16位精度、8位量化和4位量化等多种运行模式,以适应不同的硬件环境。

此外,项目还提供了多GPU并行运行的代码示例,通过合理分配模型层到不同GPU,实现了高效的多GPU推理。

开源与社区

InternVL2-4B项目采用MIT开源协议,鼓励社区参与和贡献。项目维护者欢迎研究者和开发者对模型进行评估,并邀请将评估结果添加到官方文档中。

局限性说明

尽管在训练过程中已尽力确保模型的安全性和输出的合规性,但由于模型的规模和生成的概率性,仍可能产生意外的输出,如偏见、歧视或其他有害内容。项目团队呼吁用户不要传播此类内容,并声明不对因传播有害信息而导致的后果负责。

综上所述,InternVL2-4B作为一个强大的开源多模态大语言模型,在图像理解、文档分析、视频处理等多个领域展现出优秀的性能,为研究者和开发者提供了一个理想的多模态AI研究和应用平台。

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