falcon-11B-vlm

falcon-11B-vlm

11B参数增强型视觉语言模型,提升细节图像理解与文本生成

Falcon2-11B-vlm是一款11B参数的模型,通过超过5000B RefinedWeb数据训练,结合预训练的CLIP ViT-L/14视觉编码器,专注于增强小物件细节感知及高分辨率图像处理。该模型适用于多种视觉语言研究,特别是在细节复杂的图像理解任务中表现出色。其使用TII Falcon License 2.0许可,提倡负责任的AI使用。

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项目介绍:Falcon2-11B-vlm

项目概述

Falcon2-11B-vlm是由技术创新研究所(TII)开发的一个拥有110亿参数的因果解码器模型。该模型经过大规模文本数据训练,包含5,000亿个RefinedWeb数据集的词,并结合精选语料库进行优化。同时,Falcon2-11B-vlm结合了预训练的CLIP ViT-L/14视觉编码器,从而具备视觉能力,通过图像和文本数据进行训练。

为了提升模型识别图像中细微小物体的能力,采用了高分辨率动态编码机制。模型由TII Falcon License 2.0许可发布,这是一种宽松的许可基于Apache 2.0,鼓励负责任地使用人工智能。

背景与特点

  • 开发机构: TII(技术创新研究所)
  • 模型类型: 因果解码器
  • 支持语言: 主要支持英语,也含德语、西班牙语、法语、意大利语、葡萄牙语、波兰语、荷兰语、罗马尼亚语、捷克语、瑞典语等。这些语言中的训练使其可能携带一些网络常见的偏见。
  • 许可类型: TII Falcon License 2.0

使用场景

直接用途

主要用于通用的大规模视觉语言模型研究。

非直接用途

未经充分风险评估与缓解的生产用途,以及可能被认为不负责任或有害的使用情况。

偏见、风险和限制

模型主要以英语以及其他特定语言进行训练,这意味着在非这些语言的场景下可能无法准确泛化。同时,因为其训练数据代表了网络上的大规模语料,可能会携带网络常见的偏见。

训练细节

Falcon2-11B-vlm的训练分为两个阶段:预训练和微调。在预训练阶段,冻结语言模型(LLM)权重,仅对多模态投影进行训练,以学习从视觉到文本的嵌入映射。在微调阶段,对投影和LLM权重进行训练,使用了来自公开数据集的120万图像-文本指令数据。

使用16块A100 80GB GPU与ZeRO和Flash-Attention 2对模型进行训练。数据使用Falcon-7B/11B分词器进行分词,使用bfloat16精度,AdamW优化器,学习率为2e-5,无权重衰减,批处理大小为256。

评价机制

模型通过多个基准测试如MME、GQA、SQA、POPE、VQAv2、TextVQA、MM-Bench和SEED-IMG进行评价,确保其性能能力。

结语

Falcon2-11B-vlm模型在广泛的研究和开发背景下,为用户提供强大的图像理解和语言处理能力。然而,使用时需注意模型的应用场景和潜在的偏见风险。

有关更多详细内容,请参考官方博客或直接联系团队:falconllm@tii.ae

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