使用场景

使用InternVL2_5-2B模型为电商平台生成产品图像的详细描述。

在教育领域，利用该模型提供图像辅助的语言学习材料，增强学习体验。

在安全监控领域，通过视频理解能力，自动识别和响应异常行为。

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'模型架构，整合视觉编码器和语言模型，通过MLP投影器进行跨模态交互。

提供多阶段训练管道，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。

采用随机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，去除低质量样本，确保模型训练的数据质量。

使用教程

1. 访问Hugging Face网站并搜索InternVL2_5-2B模型。

2. 根据需要的应用场景，下载或直接在平台上使用模型。

3. 准备输入数据，包括图像和相关文本。

4. 使用模型的API接口，输入数据并获取模型输出。

5. 根据输出结果进行后处理，如文本生成的格式化或图像识别结果的解析。

6. 将模型输出集成到最终的应用或服务中。