书生·万象InternVL 2.5是上海AI实验室OpenGVLab团队推出的一款开源多模态大型语言模型（MLLM）系列，基于InternVL 2.0进行了显著的改进，尤其是在训练、测试策略和数据质量方面。该系列涵盖从1B到78B不同规模的模型，以满足多样化的使用需求和硬件条件。值得注意的是，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，优于市场上的ChatGPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等商业产品。通过链式思考（CoT）推理技术，InternVL 2.5在多学科推理、文档理解及多图像/视频理解等多个领域展现出了卓越的多模态能力。

书生·万象InternVL 2.5是什么

书生·万象InternVL 2.5是OpenGVLab团队发布的一款先进的开源多模态大型语言模型。基于InternVL 2.0的基础，InternVL 2.5在多个方面进行了优化，尤其是在训练和测试策略以及数据质量的提升上。该模型系列提供从1B到78B不同规模的选择，适合不同的使用场景和硬件要求。特别值得一提的是，InternVL2_5-78B在多模态理解基准（MMMU）上首次获得超过70的分数，领先于众多商业模型，如ChatGPT-4o和Claude-3.5-Sonnet。此模型运用链式思考（CoT）推理技术，显著提升了在多学科推理、文档理解及多图像/视频理解等任务中的表现。

书生·万象InternVL 2.5的主要功能

• 多模态理解：具备处理和理解来自不同形式的信息（如文本、图像、视频）的能力。
• 多学科推理：能够在多个学科领域内进行复杂的推理和问题解决。
• 现实世界理解：对现实生活场景和事件进行深入分析。
• 多模态幻觉检测：有效识别和区分真实与虚构的视觉信息。
• 视觉地面化：将文本描述与图像中的实际对象进行匹配。
• 多语言处理：支持多种语言的理解与生成能力。
• 纯语言处理：执行文本分析、生成和理解等语言相关任务。

书生·万象InternVL 2.5的技术原理

• ViT-MLP-LLM架构：结合视觉Transformer（ViT）与大型语言模型（LLM），采用MLP投影器。
• 动态高分辨率训练：优化处理不同分辨率的输入，提升多图像和视频数据的处理效果。
• 像素逆置操作：减少视觉tokens的数量，从而提高模型的运行效率。
• 渐进式扩展策略：从小规模的LLM模型开始训练，逐步扩展至更大规模。
• 随机JPEG压缩：模拟互联网图像退化，增强模型对噪声图片的鲁棒性。
• 损失重加权：优化模型训练，通过平衡不同长度响应的NTP损失。

书生·万象InternVL 2.5的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/OpenGVLab/InternVL
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2_5
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.05271
• 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/OpenGVLab/InternVL

书生·万象InternVL 2.5的应用场景

• 图像和视频分析：广泛应用于图像和视频内容的自动标注、分类与理解，适合于安防监控、内容审核及媒体娱乐等行业。
• 视觉问答（VQA）：在教育、电子商务和客户服务等领域，提供针对图像或视频内容相关问题的解答，增强用户体验。
• 文档理解和信息检索：在法律、医疗和学术研究等领域，大规模文档处理中的关键信息提取，支持复杂查询和研究任务。
• 多语言翻译和理解：InternVL 2.5具备多语言处理能力，助力跨语言交流、国际商务和全球化内容创作。
• 辅助设计和创意工作：在设计与创意产业中，帮助理解和实现复杂的视觉创意，如建筑设计、广告创意等。

常见问题

• InternVL 2.5支持哪些语言？该模型支持多种语言，能够处理多语言输入和输出。
• 如何访问InternVL 2.5？用户可以通过GitHub和HuggingFace等链接访问相关资源。
• 这个模型适合哪些领域的应用？InternVL 2.5适用于图像视频分析、文档理解、视觉问答等多个领域。
• 是否可以进行定制化训练？是的，用户可以基于模型进行定制化训练，以满足具体需求。