每日论文推荐:我们距离GPT-4V有多远,最接近GPT-4V的开源多模态大模型

2024-04-28 20:04

本文主要是介绍每日论文推荐:我们距离GPT-4V有多远,最接近GPT-4V的开源多模态大模型,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

📌 元数据概览:

  • 标题:How Far Are We to GPT-4V? Closing the Gap to Commercial Multimodal Models with Open-Source Suites
  • 作者:Zhe Chen, Weiyun Wang, Hao Tian, Shenglong Ye, Zhangwei Gao, Erfei Cui, Wenwen Tong, Kongzhi Hu, Jiapeng Luo, Zheng Ma, Ji Ma, Jiaqi Wang, Xiaoyi Dong, Hang Yan, Hewei Guo, Conghui He, Zhenjiang Jin, Chao Xu, Bin Wang, Xingjian Wei, Wei Li, Wenjian Zhang, Lewei Lu, Xizhou Zhu, Tong Lu, Dahua Lin, Yu Qiao, Jifeng Dai, Wenhai Wang
  • 背景:作者们来自上海人工智能实验室、商汤科技研究院、清华大学、南京大学、复旦大学以及香港中文大学,专业领域包括人工智能、计算机视觉和自然语言处理等。
  • 链接:arXiv:2404.16821
  • 标签:Multimodal Large Language Models (MLLMs), Open-Source Models, Model Compression, Continuous Learning, Dynamic High-Resolution, Bilingual Dataset
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

核心观点与亮点:

  • 主张:本文提出了InternVL 1.5,一个开源的多模态大型语言模型(MLLM),旨在缩小开源模型与商业专有模型在多模态理解方面的差距。
  • 亮点:文章提出的三个主要改进包括:强大的视觉编码器、动态高分辨率处理策略和高质量的双语数据集,这些都显著提升了模型在多模态任务中的表现。
  • 核心贡献:InternVL 1.5在18个基准测试中的8个上达到了最先进的结果,特别是在OCR相关任务上超越了领先的商业模型。
  • Motivation:鉴于当前开源模型与商业模型在多模态理解任务上的性能差距,作者旨在通过开源套件提高开源模型的性能,以促进多模态社区的发展。

📚 论文的核心内容,模型结构,关键术语/概念:

  • 核心内容:InternVL 1.5模型通过持续学习策略增强了视觉基础模型InternViT-6B的视觉理解能力,采用动态高分辨率策略处理不同分辨率和纵横比的输入图像,并利用高质量双语数据集提升模型性能。
  • 模型结构详述:模型结合了预训练的InternViT-6B视觉编码器和InternLM2-20B语言模型,通过一个随机初始化的MLP投影层进行整合。在训练过程中,采用了动态分辨率策略,将图像分割成448×448像素的瓷砖,根据输入图像的纵横比和分辨率,瓷砖数量从1到12不等。此外,为了捕捉全局上下文,还包括了整个图像的缩略图。

🌟 实验结果:

  • 核心实验结果:在多模态基准测试中,InternVL 1.5展示了与商业模型相媲美的性能,在OCR相关数据集如TextVQA、ChartQA和DocVQA上取得了最佳性能,甚至超过了领先的商业模型。
  • 消融实验:文章还探讨了不同组件对模型性能的影响,例如视觉编码器的持续学习、动态高分辨率策略以及双语数据集的质量和多样性。

🔄 总结归纳:

  • 综合总结:InternVL 1.5作为一个开源的多模态大型语言模型,通过一系列创新的改进,有效地缩小了与商业模型之间的性能差距,特别是在OCR和中文相关任务上取得了显著的成果。这项工作不仅为开源社区提供了一个强大的工具,也为未来的研究方向和模型优化提供了新的思路。
  • 相关工作:与本文相关的工作包括但不限于GPT-4V、Gemini系列、Qwen-VL-Max等商业模型,以及LLaVA系列、MiniGPT-4、VisionLLM等开源模型。

引发思考的问题:

  1. InternVL 1.5在处理非英语场景和语言时的表现如何,是否有进一步优化的空间?
  2. 动态高分辨率策略在实际应用中对计算资源的需求有多大,是否有可能在移动设备上实现?
  3. 在多模态理解任务中,如何平衡视觉和语言模型的参数规模,以达到最优的性能?
  4. InternVL 1.5在隐私和安全性方面有哪些考虑,它如何处理敏感数据?
  5. 在未来,InternVL 1.5是否有可能集成到商业产品中,它的商业化路径可能会是怎样的?

这篇关于每日论文推荐:我们距离GPT-4V有多远,最接近GPT-4V的开源多模态大模型的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/944128

相关文章

Spring Boot + MyBatis Plus 高效开发实战从入门到进阶优化(推荐)

《SpringBoot+MyBatisPlus高效开发实战从入门到进阶优化(推荐)》本文将详细介绍SpringBoot+MyBatisPlus的完整开发流程,并深入剖析分页查询、批量操作、动... 目录Spring Boot + MyBATis Plus 高效开发实战:从入门到进阶优化1. MyBatis

Java的IO模型、Netty原理解析

《Java的IO模型、Netty原理解析》Java的I/O是以流的方式进行数据输入输出的,Java的类库涉及很多领域的IO内容:标准的输入输出,文件的操作、网络上的数据传输流、字符串流、对象流等,这篇... 目录1.什么是IO2.同步与异步、阻塞与非阻塞3.三种IO模型BIO(blocking I/O)NI

基于Flask框架添加多个AI模型的API并进行交互

《基于Flask框架添加多个AI模型的API并进行交互》:本文主要介绍如何基于Flask框架开发AI模型API管理系统,允许用户添加、删除不同AI模型的API密钥,感兴趣的可以了解下... 目录1. 概述2. 后端代码说明2.1 依赖库导入2.2 应用初始化2.3 API 存储字典2.4 路由函数2.5 应

查看Oracle数据库中UNDO表空间的使用情况(最新推荐)

《查看Oracle数据库中UNDO表空间的使用情况(最新推荐)》Oracle数据库中查看UNDO表空间使用情况的4种方法:DBA_TABLESPACES和DBA_DATA_FILES提供基本信息,V$... 目录1. 通过 DBjavascriptA_TABLESPACES 和 DBA_DATA_FILES

最新Spring Security实战教程之表单登录定制到处理逻辑的深度改造(最新推荐)

《最新SpringSecurity实战教程之表单登录定制到处理逻辑的深度改造(最新推荐)》本章节介绍了如何通过SpringSecurity实现从配置自定义登录页面、表单登录处理逻辑的配置,并简单模拟... 目录前言改造准备开始登录页改造自定义用户名密码登陆成功失败跳转问题自定义登出前后端分离适配方案结语前言

OpenManus本地部署实战亲测有效完全免费(最新推荐)

《OpenManus本地部署实战亲测有效完全免费(最新推荐)》文章介绍了如何在本地部署OpenManus大语言模型,包括环境搭建、LLM编程接口配置和测试步骤,本文给大家讲解的非常详细,感兴趣的朋友一... 目录1.概况2.环境搭建2.1安装miniconda或者anaconda2.2 LLM编程接口配置2

无需邀请码!Manus复刻开源版OpenManus下载安装与体验

《无需邀请码!Manus复刻开源版OpenManus下载安装与体验》Manus的完美复刻开源版OpenManus安装与体验,无需邀请码,手把手教你如何在本地安装与配置Manus的开源版OpenManu... Manus是什么?Manus 是 Monica 团队推出的全球首款通用型 AI Agent。Man

Redis 内存淘汰策略深度解析(最新推荐)

《Redis内存淘汰策略深度解析(最新推荐)》本文详细探讨了Redis的内存淘汰策略、实现原理、适用场景及最佳实践,介绍了八种内存淘汰策略,包括noeviction、LRU、LFU、TTL、Rand... 目录一、 内存淘汰策略概述二、内存淘汰策略详解2.1 ​noeviction(不淘汰)​2.2 ​LR

C#集成DeepSeek模型实现AI私有化的流程步骤(本地部署与API调用教程)

《C#集成DeepSeek模型实现AI私有化的流程步骤(本地部署与API调用教程)》本文主要介绍了C#集成DeepSeek模型实现AI私有化的方法,包括搭建基础环境,如安装Ollama和下载DeepS... 目录前言搭建基础环境1、安装 Ollama2、下载 DeepSeek R1 模型客户端 ChatBo

SpringBoot快速接入OpenAI大模型的方法(JDK8)

《SpringBoot快速接入OpenAI大模型的方法(JDK8)》本文介绍了如何使用AI4J快速接入OpenAI大模型,并展示了如何实现流式与非流式的输出,以及对函数调用的使用,AI4J支持JDK8... 目录使用AI4J快速接入OpenAI大模型介绍AI4J-github快速使用创建SpringBoot