Hugging Face推出Idefics2视觉语言模型
Hugging Face宣布推出Idefics2，这是一个多才多艺的模型，能够根据图像和文本理解和生成文本回应。
该模型在回答视觉问题、描述视觉内容、从图像创建故事、提取文档信息，甚至基于视觉输入执行算术运算方面树立了新的标杆。
Idefics2通过仅有80亿参数和其开放许可（Apache 2.0）所提供的多功能性以及显著增强的光学字符识别（OCR）能力，超越了其前身Idefics1。
该模型不仅在视觉问题回答基准测试中表现出色，而且在面对LLava-Next-34B和MM1-30B-chat等规模更大的同类模型时也表现出色。
Idefics2的吸引力核心在于从一开始就与Hugging Face的Transformers集成，确保方便进行广泛的多模态应用的微调。对于那些渴望深入研究的人来说，可以在Hugging Face Hub上实验模型。
Idefics2的一个突出特点是其全面的训练理念，融合了包括网页文档、图像标题对和OCR数据在内的公开可用数据集。此外，它引入了一个名为“大釜”的创新微调数据集，将50个精心策划的数据集融合在一起，用于多方面的对话训练。
Idefics2展示了一种对图像处理的精细化方法，保持原生分辨率和长宽比，这是与计算机视觉中传统调整大小规范明显不同的地方。其架构极大地受益于先进的OCR能力，熟练地转录图像和文档中的文本内容，并在解释图表和图形方面取得了更好的表现。
将视觉特征简化地整合到语言骨干中标志着与其前身架构的一种转变，采用了学习的Perceiver池化和MLP模块投影，增强了Idefics2的整体效益。
这种在视觉语言模型方面的进步为探索多模态交互打开了新的途径，Idefics2准备为社区提供一个基础工具。其性能改进和技术创新突显了结合视觉和文本数据来创建复杂、具有上下文感知能力的人工智能系统的潜力。
对于渴望利用Idefics2功能的爱好者和研究人员，Hugging Face提供了详细的微调教程。
此外：OpenAI推出了配备Vision API的GPT-4 Turbo，已经普遍可用。
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