InternVL

InternVL – OpenGVLab 推出的多模态大模型

InternVL是什么

InternVL 是由上海人工智能实验室 OpenGVLab 开发的一款多模态大模型，专注于视觉与语言的综合应用。它采用了 ViT-MLP-LLM 架构，通过融合视觉模块（如 InternViT）和语言模块（如 InternLM），实现了视觉与语言之间的深度交互。InternVL 在海量网络级图像与文本数据的基础上进行训练，能够支持图像、视频和文本等多种模态的输入，并能生成多语言的输出。

InternVL的主要功能

• 多模态理解：能够处理和理解来自不同模态（如文本、图像、视频等）的信息。
• 跨学科推理：在多个学科领域内进行复杂推理和问题解决。
• 多语言处理：支持多种语言的理解与生成。
• 文本分析：执行文本的分析、生成和理解等语言任务。
• 文档与图表解读：有效识别和解释文档图像中的文字，支持零样本学习任务。
• 信息图表问答：在信息图表问答任务中表现出色。
• 场景文本理解：能够理解和处理场景中的文本信息。
• 科学与数学问题解决：在科学和数学问题解决方面展现出强大能力。
• 多模态幻觉检测：能够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相匹配。

InternVL的技术原理

• 视觉编码器（Vision Encoder）：采用改进版的视觉变换器（ViT），如 InternViT，负责将输入的图像或视频转换为高维特征向量，提取视觉信息。
• MLP 投影器（MLP Projector）：将视觉特征映射到与语言模型相同的特征空间，促进有效融合。
• 语言模型（LLM）：作为基础模型，处理文本输入并生成文本输出，基于 InternLM。
• 动态高分辨率（Dynamic High Resolution）：通过将图像分割成多个小块（瓦片），动态调整分辨率，使模型能够高效处理高分辨率图像，同时保持计算效率。
• 像素洗牌（Pixel Shuffle）：减少视觉标记数量，降低计算复杂度，同时保留图像细节。
• 渐进式训练策略（Progressive Training Strategy）：先用小模型在大量带噪声的数据上进行预训练，再用大模型在精选数据上进行对齐，以减少训练资源消耗。
• 多模态输入与输出：支持文本、图像、视频等多种输入模态，能够生成图像、边界框、掩码等多种输出格式。
• 预训练阶段：对视觉编码器（如 InternViT）和 MLP 投影器进行训练，同时冻结语言模型的权重。
• 微调阶段：将视觉编码器、MLP 投影器和语言模型的参数全部解冻，进行联合训练。

InternVL的项目地址

• Github仓库：https://github.com/OpenGVLab/InternVL
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2312.14238
• 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/OpenGVLab/InternVL

InternVL的应用场景

• 视觉问答（VQA）：InternVL 能够处理与图像或视频内容相关的问题，广泛应用于教育、电子商务和客户服务等领域。
• 文档和图表理解：在文档理解（DocVQA）和信息图表问答（ChartQA）任务中展现卓越表现。能够提取文档中的关键信息，解析表格和图表，并生成文档摘要或图表解释。
• 多语言翻译与理解：支持多语言处理，能够处理和生成多种语言的文本。在跨语言交流和国际商务中具有广阔的应用前景，帮助用户快速翻译和理解不同语言的文档。
• 图像和视频分析：可用于自动标注、分类和理解图像与视频内容。在安防监控领域，能够实时分析监控视频，识别异常行为；在内容审核方面，迅速识别违规内容。
• 智能客服：作为智能客服的核心技术，支持多模态交互。用户可以通过上传图片或视频描述问题，模型能够理解并提供解决方案。