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Llama-3.2-11B-Vision

Llama-3.2-11B-Vision

Meta开发的多模态大语言模型 支持视觉识别和图像推理

Llama-3.2-11B-Vision是Meta开发的多模态大语言模型,支持图像和文本输入、文本输出。该模型在视觉识别、图像推理、图像描述和通用图像问答方面表现出色。它基于Llama 3.1文本模型构建,采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习进行对齐。模型支持128K上下文长度,经过60亿(图像,文本)对训练,知识截止到2023年12月。Llama-3.2-11B-Vision为商业和研究用途提供视觉语言处理能力。

模型GithubLLAMA 3.2开源项目多模态模型Huggingface机器学习自然语言处理计算机视觉
GitHubHugging Face

Llama-3.2-11B-Vision项目介绍

项目概述

Llama-3.2-11B-Vision是Meta公司开发的一款多模态大型语言模型(LLM)。它是Llama 3.2系列中的一个重要成员,专门针对视觉推理和图像处理任务进行了优化。该模型具有110亿参数,能够接收文本和图像输入,并生成相应的文本输出。

模型特点

  • 多模态能力: 可以同时处理文本和图像输入,实现跨模态的理解与生成。
  • 大规模参数: 拥有110亿参数,具备强大的推理和生成能力。
  • 视觉适配器: 采用专门训练的视觉适配器,与Llama 3.1语言模型无缝集成。
  • 长上下文: 支持128k的上下文长度,可以处理更长的输入序列。
  • 多语言支持: 在纯文本任务中支持英语、德语、法语等8种语言。
  • 高性能: 在多个行业基准测试中表现优异,超越了许多开源和闭源的多模态模型。

应用场景

Llama-3.2-11B-Vision模型适用于多种商业和研究用途,主要包括:

  1. 视觉问答(VQA)和视觉推理
  2. 文档视觉问答(DocVQA)
  3. 图像描述生成
  4. 图像-文本检索
  5. 视觉定位

此外,该模型还可用于改进其他模型,如合成数据生成和知识蒸馏等。

技术架构

Llama-3.2-11B-Vision基于Llama 3.1纯文本模型构建,采用优化的Transformer架构。主要特点包括:

  • 自回归语言模型
  • 使用监督微调(SFT)和人类反馈强化学习(RLHF)
  • 集成专门训练的视觉适配器
  • 采用分组查询注意力(GQA)机制,提高推理可扩展性

使用注意事项

  • 仅供商业和研究用途使用
  • 必须遵守Llama 3.2社区许可协议和可接受使用政策
  • 在图像+文本应用中,仅支持英语
  • 禁止用于违法或有害目的
  • 使用时应确保安全负责的部署

获取与反馈

  • 模型发布日期:2024年9月25日
  • 许可证:Llama 3.2社区许可(自定义商业许可协议)
  • 反馈渠道:可通过官方GitHub仓库提交问题或评论

总之,Llama-3.2-11B-Vision是一个功能强大、应用广泛的多模态语言模型,为视觉-语言交互任务提供了新的可能性。研究人员和开发者可以基于此模型开发各种创新应用,推动人工智能技术的进步。

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