dots.vlm1

dots.vlm1 – 小红书hi lab开源的首个多模态大模型

dots.vlm1 是小红书 hi lab 开源的首个多模态大模型，拥有出色的视觉感知和文本推理能力。它基于从零训练的 12 亿参数视觉编码器 NaViT 和 DeepSeek V3 大语言模型，在视觉理解和推理任务上表现优异，同时在文本任务上也保持着竞争力。

### 探索 dots.vlm1：开启多模态新篇章

dots.vlm1，作为小红书 hi lab 倾力打造的首款多模态大模型，引领着视觉与语言融合的新潮流。它并非基于现有模型微调，而是从零开始构建，融合了先进的视觉编码器 NaViT 和强大的 DeepSeek V3 大语言模型，赋予了模型卓越的视觉感知与文本理解能力。

### 核心功能一览

* **精湛的视觉理解力**： 能够精准识别和解读图像内容，无论是复杂的图表、表格、文档，还是各种图形，都能轻松应对，并支持动态分辨率，满足多样化的视觉任务需求。
* **高效的文本生成与推理**： 依托 DeepSeek V3 LLM，dots.vlm1 能够生成高质量的文本描述，在数学、代码等文本推理任务中展现出卓越的实力。
* **无缝的多模态数据处理**： 支持图文交错的数据处理，能够融合视觉和文本信息进行综合推理，为多模态应用场景提供了无限可能。
* **灵活的适配与扩展**： 通过轻量级 MLP 适配器，dots.vlm1 实现了视觉编码器与语言模型的完美连接，方便在不同任务中进行灵活适配和功能扩展。
* **开放的开源生态**： 完整的开源代码和模型，助力开发者进行研究和应用开发，共同推动多模态技术的蓬勃发展。

### 技术亮点解析

* **NaViT 视觉编码器**： dots.vlm1 采用了从零开始训练的 12 亿参数视觉编码器 NaViT，该编码器原生支持动态分辨率，并结合了文本监督和纯视觉监督，从而显著提升了对图像的感知能力。
* **多模态数据训练**： 模型通过多样化的多模态训练数据进行锤炼，涵盖普通图像、复杂图表、表格、文档、图形等，以及对应的文本描述。通过引入合成数据和优化数据质量，显著提升了模型的多模态理解能力。
* **视觉与语言模型的深度融合**： dots.vlm1 将视觉编码器与 DeepSeek V3 大语言模型（LLM）巧妙结合，通过轻量级 MLP 适配器实现无缝连接，从而高效处理多模态任务。
* **三阶段训练流程**： 模型训练分为视觉编码器预训练、VLM 预训练和 VLM 后训练三个阶段，通过逐步提升图像分辨率和引入多样化的训练数据，增强模型的泛化能力和多模态任务处理能力。

### 官方资源链接

* **GitHub 仓库**：[https://github.com/rednote-hilab/dots.vlm1](https://github.com/rednote-hilab/dots.vlm1)
* **Hugging Face 模型库**：[https://huggingface.co/rednote-hilab/dots.vlm1.inst](https://huggingface.co/rednote-hilab/dots.vlm1.inst)
* **在线体验Demo**：[https://huggingface.co/spaces/rednote-hilab/dots-vlm1-demo](https://huggingface.co/spaces/rednote-hilab/dots-vlm1-demo)

### 应用场景展望

* **复杂图表分析**： dots.vlm1 能够深入分析复杂的图表，帮助用户更好地理解和解读图表中的信息。
* **STEM 领域解题**： 在科学、技术、工程和数学（STEM）领域，模型可以辅助解决相关问题，提供解题思路。
* **长尾识别**： 对于一些出现频率较低的类别或对象，dots.vlm1 也能精准识别。
* **视觉推理**： 能够处理涉及视觉信息的推理任务，如障碍物识别、商品比较分析等。
* **图文问答互动**： 支持图文结合的问答任务，实现多轮对话，并根据上下文给出连贯的回答。
* **内容推荐**： 基于多模态数据，为用户提供个性化的内容推荐，如在小红书平台上推荐相关的图文或视频。

### 常见问题解答

**Q: dots.vlm1 的优势是什么？**

A: dots.vlm1 具备强大的视觉理解和文本推理能力，在视觉理解和推理任务上表现出色，接近闭源 SOTA 模型水平，同时在文本任务上也保持了竞争力。

**Q: dots.vlm1 的核心技术是什么？**

A: 核心技术包括从零训练的 12 亿参数视觉编码器 NaViT 和 DeepSeek V3 大语言模型，以及多模态数据训练和视觉与语言模型的深度融合。

**Q: 如何使用 dots.vlm1？**

A: 您可以通过访问 Hugging Face 模型库或在线体验Demo进行体验，也可以通过 GitHub 仓库获取完整的开源代码。