使用场景

使用InternVL2_5-1B模型进行图像和文本的联合理解和推理任务。

在多图像理解任务中，利用InternVL2_5-1B模型分析和比较不同图像内容。

将InternVL2_5-1B模型应用于视频内容分析，提取视频中的关键信息和事件。

产品特色

支持多模态数据的动态高分辨率训练方法，增强模型处理多图像和视频数据的能力。

采用'ViT-MLP-LLM'架构，集成视觉编码器和语言模型，通过MLP投影器进行跨模态对齐。

提供多阶段训练流程，包括MLP预热、视觉编码器增量学习和全模型指令调整，以优化模型的多模态能力。

引入渐进式扩展策略，有效对齐视觉编码器与大型语言模型，减少冗余，提高训练效率。

应用随机JPEG压缩和损失重新加权技术，提高模型对噪声图像的鲁棒性并平衡不同长度响应的NTP损失。

设计了高效的数据过滤管道，移除低质量样本，确保模型训练的数据质量。

使用教程

1. 安装必要的库，如torch和transformers。

2. 使用AutoModel.from_pretrained加载InternVL2_5-1B模型。

3. 准备输入数据，包括图像和文本，并对图像进行预处理。

4. 将预处理后的图像和文本输入模型，进行多模态任务。

5. 根据需要调整模型参数，如最大新令牌数和采样策略。

6. 获取模型输出，并根据输出进行后续分析或应用。

7. 如需进行多轮对话或多图像理解任务，重复步骤3-6，并根据上下文调整输入。