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Llama-3.2-11B-Vision-Instruct

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct

Meta开发的多模态语言模型 提供图像理解与文本生成

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是Meta开发的多模态语言模型，可处理图像和文本输入并生成文本输出。该模型在视觉识别、图像推理和描述任务中表现优异，性能超越多个开源和闭源多模态模型。基于Llama 3.1文本模型，采用优化的Transformer架构，通过监督微调和人类反馈强化学习提升性能。模型支持128k上下文长度，在大规模图像-文本对数据上训练，具备多语言处理能力。

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Llama-3.2-11B-Vision-Instruct项目介绍

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是Meta公司开发的一个多模态大型语言模型(LLM)。它是Llama 3.2-Vision系列模型中的一员,专门针对视觉识别、图像推理、图像描述和回答图像相关问题进行了优化。该模型在许多常见的行业基准测试中表现优异,超越了许多现有的开源和闭源多模态模型。

模型架构

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct建立在Llama 3.1纯文本模型的基础上,采用了优化的Transformer架构。为了支持图像识别任务,该模型使用了一个单独训练的视觉适配器,与预训练的Llama 3.1语言模型进行集成。这个适配器由一系列交叉注意力层组成,将图像编码器的表示输入到核心LLM中。

主要特点

  1. 参数规模：该模型包含约110亿参数。

  2. 输入模态：支持文本和图像的混合输入。

  3. 输出模态：仅生成文本输出。

  4. 上下文长度：可处理长达128k的上下文。

  5. 训练数据：使用了60亿(图像,文本)对进行训练。

  6. 知识截止日期：2023年12月。

  7. 支持语言：对于纯文本任务,官方支持英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。但对于图像+文本应用,目前仅支持英语。

应用场景

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct模型可用于多种视觉相关的任务,包括但不限于:

  1. 图像识别和分类
  2. 图像描述生成
  3. 基于图像的问答
  4. 视觉推理任务
  5. 图像内容分析

使用注意事项

  1. 开发者可以对Llama 3.2模型进行微调,以支持更多语言,但必须遵守Llama 3.2社区许可协议和使用政策。

  2. 在部署时,开发者需要确保其应用(包括涉及额外语言的应用)是安全的。

  3. 使用该模型时,用户应遵守Meta公司制定的可接受使用政策,避免将其用于非法或有害目的。

  4. 对于欧盟地区的用户,可能存在一些使用限制,具体情况需要查看相关政策。

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct代表了多模态AI技术的最新进展,为开发者和研究人员提供了强大的工具,可用于创建各种创新的视觉-语言应用。

GitHub Repository and Collaboration

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