InternVL2_5-1B-MPO
InternVL2_5-1B-MPO是一個強大的多模式模型，用於圖像和視頻理解，在圖像描述和視覺問題回答之類的任務中表現出色。
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什麼是InternVL2_5-1B-MPO ？
InternVL2_5-1B-MPO是一種基於Internvl2.5建立的複雜多模式大型語言模型（MLLM），並通過混合偏好優化（MPO）增強。該模型使用隨機的初始化MLP投影儀，將Internvit的新的增量預培訓與各種預訓練的大型語言模型（如InternLM 2.5和Qwen 2.5）集成在一起。
關鍵功能：
支持多模式數據：處理多個圖像和視頻數據。
高級體系結構：使用“ VIT-MLP-LLM”範式，有效地結合了視覺和語言信息。
增強性能：將實習生與不同的預訓練的LLM相結合。
動態分辨率處理：可以處理高達448x448像素的圖像塊。
提高效率：像素重組減少了視覺令牌的數量，從而提高了效率。
優化的模型響應：MPO通過整合偏好損失，質量損失和發電損失來優化模型。
理想用戶：
目標用戶包括需要處理和了解大量視覺和語言數據的研究人員，開發人員和企業。先進的多模式功能使其非常適合在圖像識別，自然語言處理和機器學習中應用。
用法示例：
生成圖像集的詳細描述。
從視頻幀中提取關鍵信息以創建視頻摘要。
基於視覺問題的視覺內容回答特定問題回答任務。
教程：
1。安裝必要的庫，例如火炬和變壓器。
2。使用模型= automodel.frompretained（'OpenGVLAB/Internvl25-1b-Mpo'）加載模型。
3。準備輸入數據；如果涉及圖像，請對其進行預處理（調整大小並歸一化）。
4.將文本轉換為格式，模型可以使用令牌器理解。
5。將處理後的圖像和文本輸入到推理模型中。
6。後處理輸出以獲得最終結果。
7。對於多圖像或視頻數據，請組合多個圖像塊或幀，並在輸入數據時提供其他上下文。
