Mono-InternVL-2B

Mono-InternVL-2B

原生多模态大语言模型融合视觉与文本能力

Mono-InternVL是一个融合视觉编码和文本解码的原生多模态大语言模型。它通过专家混合机制和内生视觉预训练方法优化视觉理解能力,同时保持强大的语言能力。该模型基于InternLM2构建,拥有1.8B激活参数,在多项视觉语言基准测试中表现优异,并将首个token的延迟降低67%,大幅提升了部署效率。

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项目概述

Mono-InternVL-2B是一个创新的原生多模态大语言模型,由上海人工智能实验室开发。该项目将视觉编码和文本解码功能集成到单一的大语言模型中,通过独特的架构设计和训练方法,在保持语言能力的同时实现了优秀的视觉理解能力。

技术特点

创新架构设计

  • 采用专家混合机制(MoE)将视觉专家模块嵌入预训练语言模型
  • 通过冻结语言模型参数来保持原有语言能力
  • 总参数量为3B,激活参数量为1.8B
  • 基于InternLM2-Chat-1.8B模型开发

核心技术创新

  • 提出内生视觉预训练(EViP)技术,实现从粗粒度到精粒度的视觉学习
  • 显著降低了首个token的生成延迟,提升了67%的响应速度
  • 在保持高性能的同时实现了更高效的部署效率

性能优势

综合评测结果

  • 在MMVet等多个权威评测基准上表现优异
  • 相比其他原生多模态模型具有显著性能优势
  • 在多模态任务平均得分上达到55.2分
  • 在视觉问答任务上平均得分达到70.1分

关键能力

  • 优秀的图像理解与描述能力
  • 强大的文本-图像交互能力
  • 出色的OCR文字识别能力,在OCRBench上得分767
  • 良好的视觉推理能力,在数学视觉任务上表现突出

应用场景

交互方式

  • 支持纯文本对话
  • 支持单图单轮对话
  • 支持单图多轮对话
  • 可进行图像描述、诗歌创作等多样化任务

实际应用

  • 图像描述与理解
  • 视觉问答
  • 文档理解与分析
  • 图表解读
  • 数学题目解答

使用说明

  • 基于Transformers框架实现
  • 要求使用transformers 4.37.2版本
  • 支持动态图像预处理
  • 提供完整的代码示例和使用说明
  • 采用MIT许可证开源发布

局限性说明

模型虽然经过安全训练,但仍可能产生意外输出,包括偏见、歧视等有害内容。使用时需注意规避这些风险,避免传播有害信息。

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