国内活跃度最高的AI大模型应用正走向“多元化”。 12月3日消息,钛媒体AGI获悉,字节跳动豆包日前上线了一项实用功能——图片理解。目前,豆包APP及豆包PC新增照片及相机按钮,上传图片后可识别图片内容。 相比普通的OCR识别(光学字符识别)技术,豆包的“图片理解”并非识别文字,而是识别图片信息。比如,问一个景点在哪里,...
在第二阶段,先前使用过的 SFT 数据的一部分被回收,并加入模型生成的图像描述,以进一步微调基础 LVLM。 整个框架在图2中总结。 STIC 特别强调 LVLM 的 图像理解自训练,其中模型生成自己的偏好数据集,重点关注图像描述。 自生成不喜欢的响应是通过收集模型对以下两种情况的响应获得的:(1)可能导致不准确响应的提示;(...
一个可以自动分析PDF、网页、海报、Excel图表内容的大模型,对于打工人来说简直不要太方便。 上海AI Lab,香港中文大学等研究机构提出的InternLM-XComposer2-4KHD(简写为IXC2-4KHD)模型让这成为了现实。 相比于其他多模态大模型不超过1500x...
如图所示,UniDoc 将文本检测、识别、spotting 以及多模态理解等任务,在多模态指令微调框架中实现了统一。具体来说,输入图像和指令(例如检测、识别、spotting或语义理解)后,UniDoc 会从图像中提取视觉和文本信息,并基于大型语言模型的知识库,结合指令内容完成回答。 数据示意 数据 团队收集了大量的PPT图像,并从中提取所有...
据IT 之家 12 月 27 日消息,清华 KEG 实验室近日和智谱 AI 合作,联合推出了新一代图像理解大模型 CogAgent。该模型基于此前推出的 CogVLM,通过视觉 GUI Agent,使用视觉模态(而非文本)对 GUI 界面进行更全面直接的感知,从而作出规划和决策。据悉,CogAgent 可以接受 1120×1120 的高分辨率图像输入,具备视觉问答...
模型架构的改进:基于 CLIP(VIT-Huge)的 vision encoder 在处理大分辨率图像时,消耗巨大的计算资源,但是区域级理解恰恰需要大分辨的图片。而更高效的架构,如基于 CNN 或者 sliding window attention 的架构没有强大如 CLIP 的开源模型。 训练数据的改进:在 region-text pair 数据上的训练对提高模型的区域级理解和推理...
【#清华图像理解大模型CogAgent可作游戏规划#】清华KEG实验室近日和智谱AI合作,联合推出了新一代图像理解大模型CogAgent。该模型基于此前推出的CogVLM,通过视觉GUI Agent,使用视觉模态(而非文本)对GUI界面进...
图像理解大模型CogAgent整合包 CogAgent是一个基于CogVLM改进的开源视觉语言模型。CogAgent-18B拥有110亿的视觉参数和70亿的语言参数。 CogAgent-18B在9个经典的跨模态基准测试中实现了最先进的全能性能,包括VQAV2、OK-VQ、TextVQA、ST-VQA、ChartQA、infoVQA、DocVQA、MM-Vet和POPE。它在如AITW和Mind2Web等GUI操...
图像理解:模型能分析和理解上传的图片内容,提供图像中物体、场景等的描述。 API调用:支持基于API接口进行单图片分析,用户用编程方式集成到自己的应用中。 Base64编码支持:除直接上传图片URL,用户能上传图片的Base64编码,增加图片上传的灵活性。 正文 GLM-4V-Flash 是什么 ...