使用场景

在视觉问答（VQA）任务中提供准确的答案。

在视觉指令遵循任务中生成准确的指令遵循行为。

在多模态对话系统中提供更自然和准确的交互体验。

产品特色

采用稀疏Top-K MoE块，提升模型的视觉处理能力。

预训练MLP块以实现更好的模型对齐。

在视觉指令调整阶段初始化MoE块的专家。

使用辅助损失确保专家的均衡负载。

在推理时几乎不增加激活参数。

在多种基准测试中表现出色。

完全基于开源数据集进行训练。

使用教程

步骤1：访问CuMo的网页链接。

步骤2：阅读关于CuMo架构和功能的介绍。

步骤3：下载并安装必要的依赖库和工具以运行CuMo模型。

步骤4：根据提供的文档和示例代码，进行模型的预训练和微调。

步骤5：使用CuMo模型进行多模态任务，如VQA或视觉指令遵循。

步骤6：评估模型性能，并根据需要调整模型参数。

步骤7：将CuMo模型集成到更广泛的应用中，如聊天机器人或图像识别系统。