关于GPT-4V的具体参数信息,虽然没有官方详细的参数表可供查询,但根据2023年6月21日的信息爆料,GPT-4的基础版本可能拥有高达1.76万亿个参数,该模型由8个2200亿(220B)参数的MoE(Mixture of Experts)子模型构成。 GPT-4V的参数量达到了1.37T,是GPT-4的10倍。同时,GPT-4V的训练数据包括了1.56T的文本和代码数据...
1)领先的性能:MiniCPM-Llama3-V 2.5 以 8B 量级的大小超过了 GPT-4V-1106、Gemini Pro 等主流商用闭源多模态大模型。 2)优秀的 OCR 能力:OCRBench 得分达到 725,超越 GPT-4o、GPT-4V、Gemini Pro、Qwen-VL-Max 等商用闭源模型,达到最佳水平。 3)多语言支持:模型支持了德语、法语、西班牙语、意大利语、...
MiniCPM-MoE-8x2B 模型总共包含 8 个 expert，全参数量（non-embedding）为 13.6B，每个 token 激活其中的 2 个 expert，激活参数量（non-embedding）为 4B。掌握新的 Scaling Law 在众多投身大语言模型的创业公司中，专注于「小模型」方向的面壁智能，早已总结出了自己的一套打法。2020 年，OpenAI 一篇论文《...
另外，LLaVA-1.5还可以从图中提取信息，按照要求的格式进行回答，比如以JSON格式输出。可以看到，LLaVA-1.5基本完成了任务，和GPT-4V相比还有一些瑕疵。同样地，给LLaVA-1.5一张满是水果蔬菜的图片，它也能像GPT-4V一样，把图片转化JSON。可视化分析和智能数据转换，就是这么简单！下面这道题，可就没那么容易...
排名第二的 InternVL-Chat-V1.5 虽然没有比面壁 MiniCPM-Llama3-V2.5 落后太多,但前者参数是后者的 3 倍。雷峰网 幻觉能力上,MiniCPM-Llama3-V 2.5 在Object HalBench 榜单上超越了 GPT-4V 等众多模型(注:目标幻觉率应为0): 空间理解能力上,在专注于评估多模态模型基本现实世界空间理解能力的 RealWorldQA...
在对比实验中,研究者首先采用 GPT-4V (gpt-4-turbo) 处理图像信息。然后将提取的数据输入 GPT-4 框架 (gpt-4-turbo-preview), 将所有 function 描述纳入上下文并应用小样本学习以提升性能。在演示中,研究者将 10 个常用的智能手机 API 转化为...
大量帧输入我们成功地将48帧的大量视觉数据以网格形式输入给GPT-4V,并在每帧上叠加了帧号,确保了数据的准确性和完整性。 精确预测 GPT-4V能够根据输入的文本指令和先前动作序列,准确地预测出游戏中的下一个动作。 这在游戏开发和玩家体验优化方面具有巨大的应用潜力。
盘点一周AI大事OpenAI下一代模型推理性能提升100倍GPT5参数量高达5万亿,订阅价格也更贵伊利亚的SSI公司完成10亿美金融资Google发布生物模型AlphaProteo特斯拉官宣AI驱动的全自动驾驶服务Altera建立了有史以来第一个AI文明, 视频播放量 46145、弹幕量 73、点赞数 1081、投硬
另外结合之前微软CodeDiffusion中指出ChatGPT模型参数量为20B的消息，如果说ChatGPT的每个expert都是20B参数...