書生·萬象InternVL 2.5：創新驅動的多模態大語言模型提升智能交互體驗

書生·萬象InternVL 2.5是上海AI實驗室OpenGVLab團隊推出的一款開源多模態大型語言模型（MLLM）系列，基于InternVL 2.0進行了顯著的改進，尤其是在訓練、測試策略和數據質量方面。該系列涵蓋從1B到78B不同規模的模型，以滿足多樣化的使用需求和硬件條件。值得注意的是，InternVL2_5-78B是首個在多模態理解基準（MMMU）上得分超過70的開源模型，優于市場上的ChatGPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等商業產品。通過鏈式思考（CoT）推理技術，InternVL 2.5在多學科推理、文檔理解及多圖像/視頻理解等多個領域展現出了卓越的多模態能力。

書生·萬象InternVL 2.5是什么

書生·萬象InternVL 2.5是OpenGVLab團隊發布的一款先進的開源多模態大型語言模型。基于InternVL 2.0的基礎，InternVL 2.5在多個方面進行了優化，尤其是在訓練和測試策略以及數據質量的提升上。該模型系列提供從1B到78B不同規模的選擇，適合不同的使用場景和硬件要求。特別值得一提的是，InternVL2_5-78B在多模態理解基準（MMMU）上首次獲得超過70的分數，領先于眾多商業模型，如ChatGPT-4o和Claude-3.5-Sonnet。此模型運用鏈式思考（CoT）推理技術，顯著提升了在多學科推理、文檔理解及多圖像/視頻理解等任務中的表現。

書生·萬象InternVL 2.5的主要功能

• 多模態理解：具備處理和理解來自不同形式的信息（如文本、圖像、視頻）的能力。
• 多學科推理：能夠在多個學科領域內進行復雜的推理和問題解決。
• 現實世界理解：對現實生活場景和進行深入分析。
• 多模態幻覺檢測：有效識別和區分真實與虛構的視覺信息。
• 視覺地面化：將文本描述與圖像中的實際對象進行匹配。
• 多語言處理：支持多種語言的理解與生成能力。
• 純語言處理：執行文本分析、生成和理解等語言相關任務。

書生·萬象InternVL 2.5的技術原理

• ViT-MLP-LLM架構：結合視覺Transformer（ViT）與大型語言模型（LLM），采用MLP投影器。
• 動態高分辨率訓練：優化處理不同分辨率的輸入，提升多圖像和視頻數據的處理效果。
• 像素逆置操作：減少視覺tokens的數量，從而提高模型的運行效率。
• 漸進式擴展策略：從小規模的LLM模型開始訓練，逐步擴展至更大規模。
• 隨機JPEG壓縮：模擬互聯網圖像退化，增強模型對噪聲圖片的魯棒性。
• 損失重加權：優化模型訓練，通過平衡不同長度響應的NTP損失。

書生·萬象InternVL 2.5的項目地址

• GitHub倉庫：https://github.com/OpenGVLab/InternVL
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2_5
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2412.05271
• 在線體驗Demo：https://huggingface.co/spaces/OpenGVLab/InternVL

書生·萬象InternVL 2.5的應用場景

• 圖像和視頻分析：廣泛應用于圖像和視頻內容的自動標注、分類與理解，適合于安防監控、內容審核及媒體娛樂等行業。
• 視覺問答（VQA）：在教育、電子商務和客戶服務等領域，提供針對圖像或視頻內容相關問題的解答，增強用戶體驗。
• 文檔理解和信息檢索：在法律、醫療和學術研究等領域，大規模文檔處理中的關鍵信息提取，支持復雜查詢和研究任務。
• 多語言翻譯和理解：InternVL 2.5具備多語言處理能力，助力跨語言交流、國際商務和全球化內容創作。
• 輔助設計和創意工作：在設計與創意產業中，幫助理解和實現復雜的視覺創意，如建筑設計、廣告創意等。

常見問題

• InternVL 2.5支持哪些語言？該模型支持多種語言，能夠處理多語言輸入和輸出。
• 如何訪問InternVL 2.5？用戶可以通過GitHub和HuggingFace等鏈接訪問相關資源。
• 這個模型適合哪些領域的應用？InternVL 2.5適用于圖像視頻分析、文檔理解、視覺問答等多個領域。
• 是否可以進行定制化訓練？是的，用戶可以基于模型進行定制化訓練，以滿足具體需求。