跟着开源的InternVL，学习如何做自己的GPT-4V

AIGC动态欢迎阅读

原标题：跟着开源的InternVL，学习如何做自己的GPT-4V
关键字：模型,图像,视觉,论文,性能
文章来源：机器之心
内容字数：3587字

内容摘要：

随着人工智能生成内容（AIGC）的快速发展，多模态大型语言模型（MLLM）在理解和生成结合视觉与语言的信息方面展现出巨大潜力。然而，现有的开源MLLM与商业模型之间存在性能差距。为了应对这一挑战，书生图像大模型InternVL 1.0模型作为早期的开源尝试，通过将视觉基础模型扩展到6亿参数，并与大型语言模型进行对齐，为缩小这一差距奠定了基础。
在1.0模型的基础上，InternVL 1.5引入了三项创新设计，进一步提升了模型的性能：1.强大的视觉编码器：通过连续学习策略，InternViT-6B模型的视觉理解能力得到了显著提升，使其能够在不同的大型语言模型中进行迁移和重用。2.动态高分辨率：InternVL 1.5能够根据输入图像的宽高比和分辨率，将图像动态划分为不同数量的448×448图像块，最高支持4K分辨率的输入，这为处理高分辨率图像提供了更高的灵活性和效率。3.高质量双语数据集：研究团队精心构建了一个覆盖常见场景和文档图像的高质量双语数据集，并用英语和中文进行了问答对标注，显著增强了模型在OCR和中文相关任务中的性能。这些创新使得InternVL 1.5在多模态任务中的性能得到

原文链接：跟着开源的InternVL，学习如何做自己的GPT-4V