
7B参数规模实现视觉语言理解和创作的开源多模态模型
InternLM-XComposer2.5采用7B参数规模构建,通过24K交错图文上下文训练,支持扩展至96K长文本理解。这个开源多模态模型在视频理解、多图对话、高清图像分析、网页生成和文章创作等场景中展现出强大的理解与创作能力。其优秀的长文本处理特性使其能够处理需要大量上下文的复杂任务。
InternLM-XComposer2.5是一个先进的多模态大型语言模型,仅使用7B参数就达到了GPT-4V级别的文本-图像理解和生成能力。该模型采用了24K个交错的图文上下文进行训练,并通过RoPE外推技术实现了96K的长上下文理解能力。
该模型基于Transformers框架实现,用户可以通过简单的Python代码进行调用。模型支持bfloat16格式加载,可有效降低内存占用。代码实现清晰简洁,便于用户快速上手使用。
InternLM-XComposer2.5在多个领域都具有重要的 应用价值:
项目完全开源,提供了详细的使用文档和示例代码。用户可以通过GitHub获取源码,通过Hugging Face使用在线demo,或阅读相关论文深入了解技术细节。


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