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。
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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