InternVL – OpenGVLab 推出的多模態大模型

InternVL是什么

InternVL 是由上海人工智能實驗室 OpenGVLab 開發的一款多模態大模型，專注于視覺與語言的綜合應用。它采用了 ViT-MLP-LLM 架構，通過融合視覺模塊（如 InternViT）和語言模塊（如 InternLM），實現了視覺與語言之間的深度交互。InternVL 在海量網絡級圖像與文本數據的基礎上進行訓練，能夠支持圖像、視頻和文本等多種模態的輸入，并能生成多語言的輸出。

InternVL的主要功能

• 多模態理解：能夠處理和理解來自不同模態（如文本、圖像、視頻等）的信息。
• 跨學科推理：在多個學科領域內進行復雜推理和問題解決。
• 多語言處理：支持多種語言的理解與生成。
• 文本分析：執行文本的分析、生成和理解等語言任務。
• 文檔與圖表解讀：有效識別和解釋文檔圖像中的文字，支持零樣本學習任務。
• 信息圖表問答：在信息圖表問答任務中表現出色。
• 場景文本理解：能夠理解和處理場景中的文本信息。
• 科學與數學問題解決：在科學和數學問題解決方面展現出強大能力。
• 多模態幻覺檢測：能夠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相匹配。

InternVL的技術原理

• 視覺編碼器（Vision Encoder）：采用改進版的視覺變換器（ViT），如 InternViT，負責將輸入的圖像或視頻轉換為高維特征向量，提取視覺信息。
• MLP 投影器（MLP Projector）：將視覺特征映射到與語言模型相同的特征空間，促進有效融合。
• 語言模型（LLM）：作為基礎模型，處理文本輸入并生成文本輸出，基于 InternLM。
• 動態高分辨率（Dynamic High Resolution）：通過將圖像分割成多個小塊（瓦片），動態調整分辨率，使模型能夠高效處理高分辨率圖像，同時保持計算效率。
• 像素洗牌（Pixel Shuffle）：減少視覺標記數量，降低計算復雜度，同時保留圖像細節。
• 漸進式訓練策略（Progressive Training Strategy）：先用小模型在大量帶噪聲的數據上進行預訓練，再用大模型在精選數據上進行對齊，以減少訓練資源消耗。
• 多模態輸入與輸出：支持文本、圖像、視頻等多種輸入模態，能夠生成圖像、邊界框、掩碼等多種輸出格式。
• 預訓練階段：對視覺編碼器（如 InternViT）和 MLP 投影器進行訓練，同時凍結語言模型的權重。
• 微調階段：將視覺編碼器、MLP 投影器和語言模型的參數全部解凍，進行聯合訓練。

InternVL的項目地址

• Github倉庫：https://github.com/OpenGVLab/InternVL
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2312.14238
• 在線體驗Demo：https://huggingface.co/spaces/OpenGVLab/InternVL

InternVL的應用場景

• 視覺問答（VQA）：InternVL 能夠處理與圖像或視頻內容相關的問題，廣泛應用于教育、電子商務和客戶服務等領域。
• 文檔和圖表理解：在文檔理解（DocVQA）和信息圖表問答（ChartQA）任務中展現卓越表現。能夠提取文檔中的關鍵信息，解析表格和圖表，并生成文檔摘要或圖表解釋。
• 多語言翻譯與理解：支持多語言處理，能夠處理和生成多種語言的文本。在跨語言交流和國際商務中具有廣闊的應用前景，幫助用戶快速翻譯和理解不同語言的文檔。
• 圖像和視頻分析：可用于自動標注、分類和理解圖像與視頻內容。在安防監控領域，能夠實時分析監控視頻，識別異常行為；在內容審核方面，迅速識別違規內容。
• 智能客服：作為智能客服的核心技術，支持多模態交互。用戶可以通過上傳圖片或視頻描述問題，模型能夠理解并提供解決方案。