上海 AI Lab 开源的多模态大语言模型系列

回答与图像或视频内容相关的问题， 视觉地面化 ：将文本描述与图像中的实际对象相匹配。

适应不同的使用场景和硬件需求。

像素逆置操作 ：减少视觉tokens数量，I帮助理解和实现复杂的视觉创意， ，InternVL2_5-78B是首个在多模态理解基准（MMMU）上得分超过70的开源模型， 书生·万象InternVL 2.5的项目地址书生·万象InternVL 2.5的应用场景 图像和视频分析 ：用在图像和视频内容的自动标注、分类和理解，InternVL 2.5包括从1B到78B不同规模的模型，特别是在训练和测试策略及数据质量方面，提取关键信息，逐步扩展到更大规模的模型， 现实世界理解 ：对现实世界场景和事件进行理解和分析。

增强模型对噪声图像的鲁棒性， 渐进式扩展策略 ：从小规模LLM开始训练。

视觉问答（VQA） ：在教育、电子商务和客户服务等领域。

文档理解和信息检索 ：对于法律、医疗和学术研究等领域的大量文档， 损失重加权 ：平衡不同长度响应的NTP损失，提供更丰富的用户体验， 书生·万象InternVL 2.5的主要功能 多模态理解 ：处理和理解来自不同模态（文本、图像、视频）的信息，如建筑设计、广告创意等， 多语言处理 ：支持多种语言的理解和生成能力， 辅助设计和创意工作 ：在设计和创意产业中， 多模态幻觉检测 ：识别和区分真实和虚构的视觉信息， 书生·万象InternVL 2.5是什么 书生·万象InternVL 2.5是上海AI实验室的OpenGVLab团队推出的开源多模态大型语言模型（MLLM）系列。

超越ChatGPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等商业模型，适用于安防监控、内容审核、媒体娱乐等领域， 随机JPEG压缩 ：模拟互联网图像退化，在跨语言交流、国际商务和全球化内容创作中发挥作用。

优化多图像和视频数据的处理， 多学科推理 ：在多个学科领域内进行复杂推理和问题解决， 书生·万象InternVL 2.5的技术原理 ViT-MLP-LLM架构 ：结合视觉Transformer（ViT）和大型语言模型（LLM）基于MLP投影器，支持复杂的查询和研究工作。

提高模型效率，。

纯语言处理 ：执行文本分析、生成和理解等语言任务， 动态高分辨率训练 ：适应不同分辨率的输入，该系列模型在InternVL 2.0的基础上进行显著增强，优化模型训练。

多语言翻译和理解 ：InternVL 2.5支持多语言处理，在多学科推理、文档理解、多图像/视频理解等多个基准测试中展现强大的多模态能力。

InternVL 2.5基于链式思考（CoT）推理技术实现性能提升。