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Llama-3.2-90B-Vision

Llama-3.2-90B-Vision

前沿视觉语言模型助力图像识别和推理

Llama-3.2-90B-Vision是Meta开发的多模态大语言模型,支持图像和文本输入并输出文本。该模型在视觉识别、图像推理、描述和问答等任务中表现优异,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,通过视觉适配器实现图像理解,支持128K上下文长度。经指令微调后可用于商业和研究,适用于多种视觉语言任务。使用需遵守Llama 3.2社区许可协议。

MetaGithub开源项目Llama 3.2计算机视觉自然语言处理Huggingface多模态大语言模型模型
访问官网GitHubHugging Face文档

项目概述

Llama-3.2-90B-Vision是Meta公司开发的一款多模态大语言模型，它能够同时处理图像和文本输入并生成文本输出。这款模型是基于Llama 3.1文本模型构建的，通过添加视觉适配器来实现图像识别和理解的功能。

模型特点

该模型具有以下主要特点：

  • 支持90B(约888亿)参数规模
  • 采用transformer架构与GQA(分组查询注意力)机制
  • 训练数据包含60亿个图文对
  • 具有128k的上下文长度
  • 知识截止日期为2023年12月

语言支持

在纯文本任务中，该模型支持8种语言：

  • 英语
  • 德语
  • 法语
  • 意大利语
  • 葡萄牙语
  • 印地语
  • 西班牙语
  • 泰语

但对于图像+文本的应用场景，目前仅支持英语。

主要用途

该模型可以应用于多个领域：

  • 视觉问答(VQA)：能够理解图片并回答相关问题
  • 文档视觉问答(DocVQA)：理解文档图片的文本和布局并回答问题
  • 图像描述：自动生成图片的详细描述
  • 图文检索：实现图像和文本之间的匹配
  • 视觉定位：将自然语言描述与图像中的具体区域对应

使用限制

该模型的使用需要遵循以下规范：

  • 必须遵守Llama 3.2社区许可协议
  • 禁止违反任何适用的法律法规
  • 需遵守可接受使用政策的规定
  • 在支持语言范围之外的应用需要额外的安全评估

技术支持

Meta为该模型提供了完整的技术支持：

  • 提供了详细的技术文档和使用指南
  • 可通过GitHub提交问题反馈
  • 设有专门的反馈渠道用于报告风险内容
  • 提供安全问题报告机制

发展前景

作为一个静态训练模型，未来版本将在以下方面持续改进：

  • 模型能力的提升
  • 安全性的增强
  • 多语言支持的扩展
  • 应用场景的拓展

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