使用场景

利用模型描述图像细节，如风景、人物或物体。

在教育领域，用于图像识别和描述，辅助教学。

在商业领域，用于客户服务中的图像识别和响应。

产品特色

集成最新的视觉语言模型技术，如CapFusion、Dual Vision Encoder和Dynamic High Resolution。

采用困惑度作为筛选预训练数据集的指标，有效减少数据集大小，提升模型性能。

应用模型汤技术，对不同视觉指令调整数据集微调后的模型进行整合，进一步提升性能。

在多个基准测试中表现优异，如MMBench-dev-en、MathVista等。

支持多模态和对话功能，适用于图像文本到文本的任务。

模型参数量大，达到8.25B，使用BF16张量类型。

提供详细的使用示例和社区讨论，便于用户学习和交流。

使用教程

1. 导入必要的库和模块，包括transformers、PIL、torch等。

2. 获取图像URL，并通过requests获取图像数据。

3. 使用PIL库打开图像数据，准备提示文本。

4. 指定模型路径，并从预训练模型加载tokenizer和model。

5. 设置图像处理器和生成配置，包括最大新令牌数、温度、top_p等。

6. 使用model.chat方法，传入图像、提示文本、tokenizer、图像处理器等参数，进行模型交互。

7. 输出模型的响应结果。