POINTS-Yi-1.5-9B-Chat

POINTS-Yi-1.5-9B-Chat是一个视觉语言模型，它集成了最新的视觉语言模型技术和微信AI提出的新技术。该模型在预训练数据集过滤、模型汤（Model Soup）技术等方面有显著创新，能够显著减少预训练数据集的大小并提高模型性能。它在多个基准测试中表现优异，是视觉语言模型领域的一个重要进展。

需求人群：

"目标受众为研究人员、开发者和企业，特别是那些需要在视觉语言领域进行模型训练和应用的专业人士。该产品通过提供先进的视觉语言模型技术和优化策略，帮助用户提高模型性能，减少计算资源消耗，加速研发进程。"

使用场景示例：

在图像描述任务中，使用POINTS-Yi-1.5-9B-Chat生成详细的图像描述。

在视觉问答任务中，利用模型回答与图像相关的问题。

在视觉指令执行任务中，根据用户提供的图像和指令，模型执行相应的操作。

产品特色：

集成最新的视觉语言模型技术，如CapFusion、Dual Vision Encoder和Dynamic High Resolution。

使用困惑度作为指标过滤预训练数据集，减少数据集大小并提高模型性能。

应用模型汤技术，对不同视觉指令调整数据集微调后的模型进行整合，进一步提升性能。

在多个基准测试中表现优异，包括MMBench-dev-en、MathVista、HallucinationBench等。

支持Image-Text-to-Text的多模态交互，适用于需要视觉和语言结合的场景。

提供了详细的使用示例和代码，方便开发者快速上手和集成。

使用教程：

1. 安装必要的库，如transformers、PIL和torch。

2. 导入AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer，以及CLIPImageProcessor。

3. 准备图像数据，可以是网络图片或本地。图片。

4. 加载模型和分词器，指定模型路径为'WePOINTS/POINTS-Yi-1-5-9B-Chat'。

5. 配置生成参数，如最大新令牌数、温度、top_p和beam数。

6. 使用模型的chat方法，传入图像、提示、分词器、图像处理器等参数。

7. 获取模型输出并打印结果。