使用场景

用于图像和文本的联合理解任务，如图像描述生成。

在视频内容分析中，用于理解视频内容并生成视频摘要。

作为聊天机器人的底层技术，提供图像和文本交互的能力。

产品特色

支持多模态数据：能够处理图像、文本和视频数据。

动态高分辨率训练：针对多模态数据集，模型能够动态调整图像分辨率以优化性能。

单模型训练管道：模型训练分为多个阶段，以增强视觉感知和多模态能力。

渐进式扩展策略：通过先与小型LLMs训练再转移到大型LLMs，提高训练效率。

训练增强技术：包括随机JPEG压缩和损失重加权技术，提高模型对噪声图像的鲁棒性。

数据组织和过滤：通过精细的数据组织和过滤技术，优化训练数据的平衡和分布。

使用教程

1. 访问Hugging Face网站并搜索InternVL2_5-38B模型。

2. 根据页面提供的代码示例，使用`transformers`库加载模型。

3. 准备输入数据，包括图像和文本数据，并进行适当的预处理。

4. 使用模型进行推理，生成图像描述或执行其他多模态任务。

5. 根据需要，对模型进行微调以适应特定的应用场景。

6. 可以利用LMDeploy工具包进行模型的部署和服务化。