InternVL - OpenGVLab 推出的多模态大模型

InternVL是什么

InternVL 是上海人工智能实验室 OpenGVLab 推出的多模态大模型，专注于视觉与语言任务。采用 ViT-MLP-LLM 架构，通过视觉模块（如 InternViT）和语言模块（如 InternLM）的融合，实现视觉与语言的深度结合。InternVL 基于海量网络级图像-文本数据训练，支持多种模态输入，如图像、视频、文本，能生成多语言输出。

InternVL的主要功能

• 多模态理解：能处理和理解来自不同模态（如文本、图像、视频等）的信息。
• 多学科推理：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和生成。
• 纯语言处理：执行文本分析、生成和理解等语言任务。
• 文档和图表理解：能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：能理解和处理场景中的文本信息。
• 科学和数学问题解决：在科学和数学问题解决方面具有较强能力。
• 多模态幻觉检测：识别和区分真实和虚构的视觉信息。
• 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）：采用改进的 Vision Transformer（ViT）模型，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）：用于将视觉特征映射到与语言模型相同的特征空间，两者能有效融合。
• 语言模型（LLM）：作为底座模型，负责处理文本输入和生成文本输出，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，模型能高效处理高分辨率图像，同时保持计算效率。
• 像素洗牌（Pixel Shuffle）：通过减少视觉标记的数量，降低计算复杂度，同时保留图像的细节信息。
• 渐进式训练策略（Progressive TrAIning Strategy）：先使用小模型在大量带噪数据上进行预训练，再用大模型在精选数据上进行对齐，从而减少训练资源消耗。
• 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：InternVL 在文档理解（DocVQA）和信息图表问答（ChartQA）任务中表现出色。能提取文档中的关键信息，解析表格和图表，生成文档摘要或图表解释。
• 多语言翻译和理解：InternVL 支持多语言处理，能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：InternVL 可用于自动标注、分类和理解图像和视频内容。在安防监控领域，可以实时分析监控视频，识别异常行为；在内容审核方面，能快速识别违规内容。
• 智能客服：InternVL 可以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，模型能理解提供解决方案。