使用场景

在MathVista数据集上进行准确率测试，达到67.0%的准确率。

使用InternVL2-8B-MPO进行图像描述生成，提供详细的图像内容描述。

在多图像推理任务中，比较不同图像间的相似性和差异性。

产品特色

• 多模态推理能力提升：通过混合偏好优化（MPO）增强模型的多模态推理能力。

• 高准确率：在MathVista上达到67.0%的准确率，显著优于InternVL2-8B。

• 减少幻觉现象：与InternVL2-8B相比，幻觉现象更少。

• 支持多种部署方式：包括使用LMDeploy进行模型部署。

• 兼容多种语言：作为一个多语言模型，支持不同语言的理解和生成。

• 适用多种任务：包括图像-文本-文本任务，能够处理和生成与图像相关的文本。

• 模型微调：支持在多个平台上进行模型微调，以适应特定任务。

• 易于使用：提供详细的快速启动指南和API，方便用户快速上手。

使用教程

1. 安装必要的库，如transformers和torch。

2. 使用AutoModel.from_pretrained加载InternVL2-8B-MPO模型。

3. 准备输入数据，包括文本和图像。

4. 使用模型进行推理，生成与输入相关的输出。

5. 根据需要对输出进行后处理，如文本格式化或图像显示。

6. 如有需要，可以对模型进行微调，以适应特定的应用场景。

7. 部署模型到生产环境，可以使用LMDeploy工具进行模型部署。