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InternVL2-8B

多模态大语言模型在图像理解、视频分析和目标定位方面的全面能力

InternVL2-8B是一个基于InternViT-300M-448px和internlm2_5-7b-chat的多模态大语言模型。该模型在文档理解、图表分析和场景文本识别等图像任务中表现优异,同时在视频理解和目标定位方面也展现出强大能力。支持8k上下文窗口,能够处理长文本、多图像和视频输入,在开源多模态模型中具有竞争力。

internlm2_5-7b-chat - 卓越推理能力与百万字超长上下文的开源大模型
GithubHuggingfaceInternLM上下文窗口大语言模型工具使用开源项目推理能力模型
InternLM2.5-7B-Chat是一个开源的70亿参数大语言模型,在数学推理、百万字长文理解和工具调用等方面表现卓越。该模型在多项基准测试中超越同等规模模型,展现强大的综合能力。InternLM2.5-7B-Chat提供基础模型和对话模型,支持通过Transformers加载,并可使用LMDeploy、vLLM等方案部署,为开发者提供灵活的应用选择。
internlm2-7b - 增强自然语言处理与长文本分析能力
GithubHuggingfaceInternLM开源开源项目性能评测模型长上下文
InternLM2-7B是一款开源自然语言处理模型,以其卓越的语言能力及对20万字符长文本的支持在评测中表现优异。适用于领域适配与复杂任务,提供代码开放与商用使用许可,便于研究与开发者的灵活使用与集成。
NVLM-D-72B - 开源前沿级多模态大语言模型 实现视觉语言任务的最新突破
GithubHuggingfaceNVLM人工智能多模态大语言模型开源项目模型视觉语言
NVLM-D-72B是一款开源的多模态大语言模型,在视觉语言任务上表现卓越,达到了与顶级专有和开源模型相当的水平。该模型不仅擅长视觉语言任务,在多模态训练后其纯文本处理能力也有所提升。NVLM-D-72B可执行光学字符识别、多模态推理、定位、常识推理等多种任务,为AI研究社区提供了强大的开源多模态能力。
InternViT-300M-448px - 动态分辨率视觉模型提供高效特征提取和OCR功能
GithubHuggingfaceInternViTOCR能力图像嵌入开源项目模型知识蒸馏视觉基础模型
InternViT-300M-448px是一个经过知识蒸馏的视觉基础模型,具有304M参数量和448x448的动态输入分辨率。该模型支持多图块处理,训练时1-12个,测试时可扩展至40个。通过在LAION、COYO等多个数据集上预训练,并整合额外OCR数据,模型展现出优秀的鲁棒性、文字识别和高分辨率处理能力。它可为多种视觉任务提供高质量的图像特征提取。
CogVLM2 - 基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型
CogVLM2CogVLM2-VideoGithubMeta-Llama-3-8B-Instruct图像理解开源项目视频理解
CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的下一代模型系列,在多项基准测试中表现优异,支持中英文内容和高分辨率图像处理。该系列模型适用于图像理解、多轮对话和视频理解,特别适合需要处理长文本和高分辨率图像的场景。CogVLM2系列还支持8K内容长度,并在TextVQA和DocVQA等任务中显著提升表现。体验更先进的CogVLM2和CogVLM2-Video模型,迎接未来视觉智能挑战。
cogvlm2-llama3-chat-19B - 支持8K内容长度和高分辨率图像的开源多模态AI模型
CogVLM2GithubHuggingface人工智能图像理解对话模型开源项目模型视觉语言模型
CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的开源多模态AI模型,支持8K内容长度和1344*1344图像分辨率。该模型在TextVQA、DocVQA等多项基准测试中表现优异,具备图像理解和对话能力。CogVLM2提供英文和中英双语版本,在开源模型中表现突出,部分任务性能可与非开源模型媲美。
InternViT-6B-448px-V1-5 - 提升视觉模型分辨率及多语言OCR精度
GithubHuggingfaceInternViT-6B-448px-V1-5OCR能力图像特征提取开源项目模型视觉基础模型高分辨率处理
InternViT-6B-448px-V1-5在InternViT-6B-448px-V1-2的基础上,通过动态调整训练图像分辨率和强化数据集质量来提高模型的高分辨率处理和OCR能力。该模型具有5540M参数,使用1到12块瓦片进行训练,并通过PaddleOCR进行了中英文OCR处理,增强了多语言OCR性能。建议在构建视觉语言模型时,使用最后一层的特征。
internlm2-base-7b - 高效处理超长文本的多功能开源模型
GithubHuggingfaceInternLM开源开源项目模型评测语言能力
InternLM2-Base-7B是一个适应性强的开源模型,支持处理长达20万字的文本,具备精确的信息检索能力,并在推理、数学、编程任务中表现优异。通过OpenCompass工具验证,其性能适合广泛应用,是研究人员和开发者的理想选择。
internlm-xcomposer2d5-7b - 7B参数规模实现视觉语言理解和创作的开源多模态模型
GithubHuggingfaceInternLM-XComposer-2.5图像理解多模态开源项目模型网页生成长文本处理
InternLM-XComposer2.5采用7B参数规模构建,通过24K交错图文上下文训练,支持扩展至96K长文本理解。这个开源多模态模型在视频理解、多图对话、高清图像分析、网页生成和文章创作等场景中展现出强大的理解与创作能力。其优秀的长文本处理特性使其能够处理需要大量上下文的复杂任务。
internlm2-chat-7b - 70亿参数大模型实现20万字超长文本理解及多场景智能对话
GithubHuggingfaceInternLM2人工智能代码解释器大语言模型开源项目模型超长上下文
InternLM2-chat-7b作为书生·浦语第二代大模型的70亿参数版本,搭载20万字超长上下文理解技术,在复杂推理、数学运算、代码编程等核心任务上性能卓越。模型集成代码解释器和数据分析工具,通过增强型工具调用机制高效完成多步骤任务。在MMLU、AGIEval等主流评测基准上展现出同级别最优性能。该开源项目面向学术研究完全开放,同时提供免费商业授权渠道。
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