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【48812】让「GPT-4V」跑在手机上这家中国大模型公司做到了
时间: 2024-08-09 10:01:11 |   作者: 安保系列

  实在世界的视觉信息是活动的,而在处理活动性的视觉信息上,端侧视频了解具有天然优势,手机、PC、AR、机器人、智能座驾等端侧设备自带的摄像头,具有天然的多模态输入才能。

  与云端比较,端侧离用户更近,链路更短,功率更加高,一起具有更强的信息安全优势。

  今天,面壁正式对外发布了 MiniCPM-V 2.6,在端侧功用完结全面临标 GPT-4V——

  值得一提的是,面壁还将“实时”视频了解、多图联合了解、多图 ICL等才能初次搬上了端侧。

  量化后端侧内存仅占 6 GB,端侧推理速度达 18 tokens/s,比较上代模型快 33%。而且发布即支撑 llama.cpp、ollama、vllm 推理,且支撑多种言语。

  有了实时视频了解功用,大模型犹如具有一双“眼睛”,能够实时看到实在世界,这是多模态大模型走向具身智能等更多实践范畴,完结 AGI 的必要条件之一,此外实时视频了解功用进步人机交互的天然度。

  此次,面壁新发布的 MiniCPM-V 2.6 让实时视频了解功用初次运转在了端侧。

  此外,关于「太长不看」的视频,现在能够直接把文件拖进来,让模型为你总结要点信息,不必看完、不必倍速、也不必快进。

  这段 1 分钟左右的气候预报视频,MiniCPM-V 2.6 能在没听到任何语音的情况下,发挥强壮的视频OCR功用,辨认出视频画面里密布的文字,给出不同视频阶段中不同城市的具体气候描绘:

  除视频多模态外,在多图了解方面,最新发布的MiniCPM-V 2.6 还初次将多图联合了解、多图ICL(上下文少样本学习 )功用集成在端侧模型,这也是此前 GPT-4V 引以为傲的才能。

  在多图联合了解方面,面壁例举了如下场景——记账或报销难题令人头疼,小票上鳞次栉比的数字难以区分,更别提进行繁琐的总账核算。

  此刻,能够摄影悉数甩给 MiniCPM-V 2.6,在 OCR 才能+CoT (思想链)才能的加持下,MiniCPM-V 2.6 能够找出每张小票的金额,并核算总账。

  不仅如此,在端侧多模态推理才能方面,MiniCPM-V 2.6 也顺畅追逐 GPT-4V。

  比方这道 GPT-4V 官方演示经典命题:调整自行车车座。这个对人很简单的问题对模型却十分困难,它十分检测多模态模型的杂乱推理才能和对物理常识的把握才能。

  仅 8B 的 MiniCPM-V 2.6 展现出顺畅完结这项应战的潜力,经过和模型进行多图多轮对话,它明晰地奉告完结调低自行车车座的每一个具体进程,还能依据说明书和东西箱帮你找到比较适宜的东西。

  值得一提的是,MiniCPM-V 2.6 的了解才能还不停步于外表,关于梗图背面的槽点也能翻开了解。

  随后,结合两张图片的视觉信息联合推理出“作业在家时,8:59还在床上睡觉,9点立马出现在视频会议上”的居家工作的“抓狂”状况。

  当然,MiniCPM-V 2.6 的单图了解才能也较为抱负,其也能揣测出梗图中许多未明显露出的潜台词。

  而就多图 ICL 了解而言,上下文少样本学习能让模型无需 fine-tune,就能够快速适配到特定范畴和使命,进步模型的输出稳定性。对此,MiniCPM-V 2.6 也交出“答卷”:

  提供给 MiniCPM-V 2.6 两组神转机画面,以及对画面中的“梗”给出暗示文字描绘,例如一个戴着手套、注重卫生的厨师,下一秒却用戴手套的手直接去拿实践有些龌龊的纸币;一个看似热心环保的人,却把塑料瓶装水翻开装进环保水壶……

  MiniCPM-V 2.6 能主动从前面两组图文联系,揣摩命题人的目的,并主动学会“答题模版”,给入迷转机答案—— 一个人手握很多加密数字钱银,可你猜怎么着,他出门购物,但是商铺却居然只收现金!

  而面壁 MiniCPM-V 2.6 以 8B 参数,在归纳功用上追逐上 GPT-4V 的一起,初次作为端侧模型,掀开单图、多图、视频了解三项多模态中心才能全面赶超 GPT-4V 的新格局,且均完结 20B 参数以下模型功用 SOTA。

  Token Density = 编码像素数量 / 视觉 token 数量,是指单个 token 承载的像素密度即图画信息密度,直接决议了多模态模型实践的运转功率,数值越大,模型运转功率越高。

  面壁以为,MiniCPM-V 2.6 之所以能完结从单一到全面的优势跃进,除了 Qwen2-7B 基座模型的功用加持之外,也归功于采用了一致高清视觉架构,让传统单图的多模态优势功用得以承继,并完结了一通百通。

  以 OCR SOTA 才能为例,它能够将 MiniCPM-V 单图场景的“180万高清图画解析”进行才能搬迁和常识同享,无缝拓宽至多图场景和视频场景,并将这三种视觉了解场景一致方式化为图文替换的语义建模问题,同享底层视觉表明机制,完结比较同类型模型,视觉 token 数量节约超越 75% 。

  而在 OCR 信息提取的基础上,MiniCPM-V 2.6 还能进一步对表格信息进行相似 CoT(思想链)的杂乱推理。比方让模型核算 2008 年奥运会取得金牌数最多的 3 个国家总共取得了多少枚金牌,CoT 的进程为,首要使用 OCR 才能辨认并提取出奖牌榜中金牌数量的前三名国家;再将前三名国家的金牌总数相加。

  此外,面壁还经过 Ultra 系列对齐技能,增强了MiniCPM-V 2.6 的杂乱推理才能和通用域多图联合了解才能:

  在多模态杂乱推理才能对齐方面,MiniCPM-V 2.6 经过杂乱标题的 CoT 回答数据,结构高效对齐种子数据,并经过模型自迭代完结数据净化和常识学习。

  在多图联合了解方面,MiniCPM-V 2.6 从通用域天然网页中结合文本头绪发掘多图相关语义,完结多图联合了解数据的高效结构。

  7月,上海人工智能实验室发布墨客·浦语灵笔(InternLM-XComposer)多模态大模型的 2.5 版别,规划为7B。

  官方介绍称,IXC-2.5 能支撑 24K 多模态图文上下文,超越 20 轮图文交互,具有图画视频了解、网页创造、图文写作等多项功用。

  与前一版比较,IXC-2.5 在视觉言语了解方面首要进行了包含超越 4K 分辨率的图画了解、多轮多图超长对话、精密视频内容分析在内的三项晋级。

  刚刚曩昔的世界人工智能大会(WAIC)期间,联汇科技也带来了第二代多模态智能体 OmAgent,相较于上一年发布的第一代,OmChat V2 在感知模块、考虑决议计划才能等方面做了进步,能够看准时序联系、多图联系。

  同样在 WAIC 期间带来多模态大模型最新晋级产品的还有商汤科技,商汤将流式交互融入大模型,发布了国内首个具有流式原生多模态交互才能大模型“日日新SenseNova 5.5”,归纳功用较 5.0 版别进步了 30%,交互作用和多项中心目标完结对标 GPT-4o。

  此外,商汤晋级版的端侧模型“日日新 5.5 Lite”,比较 4 月的 5.0 版模型精度进步10%,推理功率进步15%,首包推迟下降40%。雷峰网(大众号:雷峰网)雷峰网

  OpenAI 总算发布 GPT-4o mini,但比中国大模型晚了半年

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